特征工程包括哪些内容-中国机械网

特征工程是一个涉及多个步骤的过程，旨在从原始数据中提取、构建、处理和选择特征，以提高机器学习算法的性能。以下是特征工程的主要内容和步骤：

处理数据中的对齐、异常值和缺失值，提升数据质量。

将特征变换成适当的形式，方便机器处理和理解。

从现有特征中派生出有价值的额外特征，保留原始特征。

从大量特征中选取价值最高的特征组，减少模型计算量，避免过拟合。

将大量稀疏的特征映射到少量稠密的特征空间，但可能会降低特征的解释性。

从原始数据中构建新的特征，结合业务知识和数据分析。

对特征进行转换，如归一化、标准化、对数转换等，以适应不同的机器学习算法。

通过箱线图、BOX-COX转换等方法处理异常值。

将数据等频或等距分桶，以便更好地处理数据。

深入理解数据，明确数据的结构和特征的含义。

特征工程的目标是为机器学习算法提供最具信息性、相关性和意义的特征，从而提高其从数据中学习的能力。实际应用中，特征工程可能需要根据具体的数据类型、问题需求和算法特点进行调整和优化。

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特征工程包括哪些内容