即使现在有高级的自动化特征工程，在把它们当作「黑盒子」应用之前，我们仍有必要去了解不同特征工程策略背后的核心思想。...本文中应用的语料库案例 可以看到，我们已经从语料库中提取出几个不同类别的文档。在讨论特征工程之前，一如往常，首先得做数据预处理，删除一些不必要的字符、符号和标记。...在我们的分析中，我们将使用最流行和最广泛使用的相似度度量：余弦相似度，并根据 TF-IDF 特征向量比较文档对的相似度。...可以清楚地看到，我们的算法已经根据分配给它们的标签，正确识别了文档中的三个不同类别。这应该能够给大家一个关于如何使用 TF-IDF 特征来建立相似度特征的思路。大家可以用这种处理流程来进行聚类。...在下一篇文章中，我将详细介绍如何利用深度学习模型进行文本数据特征工程。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。...为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。我们开始拟合和调整我们的梯度提升（LGBM）。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。
特征工程又是数据预处理的一个重要组成， 最常见的特征工程有以下一些方法： 编码 缩放 转换 离散化 分离 等等 在本文中主要介绍特征缩放和特征编码的主要方法。...对于这些模型来说，特性缩放是非常重要的，特别是当特性的范围非常不同的时候。范围较大的特征对距离计算的影响较大。...而在标准化中，数据被缩放到平均值(μ)为0，标准差(σ)为1(单位方差)。 规范化在0到1之间缩放数据，所有数据都为正。标准化后的数据以零为中心的正负值。 如何选择使用哪种缩放方法呢？...当数据是识别量表时，并且使用的算法确实对具有高斯（正态）分布的数据进行假设，例如如线性回归，逻辑回归和线性判别分析标准化很有用。...虽然是这么说，但是使用那种缩放来处理数据还需要实际的验证，在实践中可以用原始数据拟合模型，然后进行标准化和规范化并进行比较，那个表现好就是用那个，下图是需要使用特征缩放的算法列表： 特征编码 上面我们已经介绍了针对数值变量的特征缩放
对于BN来说，针对的是一个MiniBatch上的每个特征上单独进行的标准化处理，处理方式就是针对每个特征，计算当前MiniBatch中的该特征的均值和方差，然后对原始数据进行缩放和平移标准化处理。...经过该处理，意味着对「原始数据进行规范化处理，使得当前层的输入的每个特征的分布的均值为 ，方差为 」。即满足关系式 和 。...对规范化的数据进行缩放和平移处理得到批规范化处理后的数据 根据每个特征的均值和方差，对输入数据进行规范化处理得到 在当前MiniBatch上计算每个特征的平均值 和方差 如上就是训练阶段BN层前向传播的计算过程...在某一个时间步，假设当前的数据维度为 ，在 维度上进行标准化，和BN不同的是，BN计算Batch中所有样本的每个特征的标准化，LN分别对单个样本进行计算，对每个样本的所有特征进行标准化。...MiniBatch的均值和方差，相比BN计算量更小 BN针对单个神经元进行规范化，不同神经元的输入经过平移和缩放使不同神经元的分布在不同的区间中，LN对于整个一层的神经元进行转换，所有的输入全部控制在同一个区间范围内
图片 01 背景和问题 目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。...自动化特征工程能够对必要而繁琐的工作进行自动化处理，从而优化机器学习模型的构建和部署，这样模型的开发者就可以更多地关注其他重要步骤。另一方面，模型开发过程的耗时在整个建模过程中会占到大约30%的时间。...基于这样的背景，融360推出的自动化特征工程和自动建模的方案，把建模过程中耗时最长的特征工程部分和模型开发部分抽象出了一套自动化工具。...不仅集成了自动特征工程，还对建模过程中变量的筛选、建模调优、部署上线和模型监控进行了模块化的封装。...因此，特征工程若要能够实现自动化和标准化，其数据在结构上必须要具有一定的相似性和共通性。
一、背景和问题 目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。...自动化特征工程能够对必要而繁琐的工作进行自动化处理，从而优化机器学习模型的构建和部署，这样模型的开发者就可以更多地关注其他重要步骤。另一方面，模型开发过程的耗时在整个建模过程中会占到大约30%的时间。...基于这样的背景，融360推出的自动化特征工程和自动建模的方案，把建模过程中耗时最长的特征工程部分和模型开发部分抽象出了一套自动化工具。...不仅集成了自动特征工程，还对建模过程中变量的筛选、建模调优、部署上线和模型监控进行了模块化的封装。...因此，特征工程若要能够实现自动化和标准化，其数据在结构上必须要具有一定的相似性和共通性。
从相对高层次、全局性的角度开始，比如绘制分类特征关于类别的条形图，绘制最终类别的条形图，探究一下最“常用”的特征，对独立变量进行可视化以获得一些认知和灵感等。 接下来可以展开更具体的探索。...比如同时对两三个特征进行可视化，看看它们相互有何联系。也可以做主成分分析，来确定哪些特征中包含的信息最多。类似地，还可以将一些特征分组，以观察组间联系。...还要比较一下不同特征的影响，比方说特征A可以取“男性”或“女性”，则可以画出特征A与旅客舱位的关系图，判断男性和女性选在舱位选择上是否有差异。...残差网络主要能够让它之前的层直接访问特征，这使得信息在网络中更易于传播。一篇很有趣的论文解释了本地的跳跃式传导如何赋予网络多路径结构，使得特征能够以不同路径在整个网络中传播。...对每一层的每个小批量输入都采用上述方式进行规范化（计算每个小批量输入的均值和方差，然后标准化）。这和神经网络的输入的规范化类似。 批量标准化有什么好处？我们知道，对输入进行规范化有助于神经网络学习。
多变量的线性回归问题与单变量类似，由于特征数量从1变为n，所以需要更多的计算。其对比如下： ? 三、特征规范化（Feature Scaling） 由于现在有多个特征，且各个特征的取值范围有所不同。...那么，就需要利用特征规范化的方法，将所有特征都限定在一个范围左右。 ? 在上图左就可以看出，由于未进行特征规范化，等值线呈现出扁平化，导致收敛速度较慢。... -1 <= x <= 1） 在特征规范化中，另一个常用的方法是均值标准化（mean normalization）。...均值标准化的转化方法如下： ? 概念： μi: 特征 xi 的均值 si: 特征 xi 的范围（最大值-最小值） 例如：在本例中，x1 和 x2 的转化如下： ?...均值标准化 利用特征均值与范围，将特征规范到 -0.5~0.5 的范围内。 四、学习率（Learning Rate） 本节见介绍，如何确认梯度下降正常工作，以及如何选择学习率 α 。 ?
不要以为越多越好，一定要进行测试。工程实验观察模型技能是如何随着样本大小变化的。用统计学知识分析重要趋势是如何随着样本大小变化的。...没有这些知识，你就无法对测试工具有足够的了解，从而轻松地评价模型技能。 5.特征选择 为输入特征开发多种不同的想法，并对每个想法进行测试。 哪些变量对你的预测建模问题有帮助或最有帮助是未知的。...利用自由联想、计算等方法，收集尽可能多的不同想法的输入数据。设计实验并仔细地测试比较每个想法。用数据评估哪些特征和视图是最具预测性的。 6.特征工程 用特征工程来创建预测建模问题中额外的特征和想法。...将这些数据分解为更简单的额外成分特征，比如计数、标记或其他元素。在建模过程中，让事情尽可能变得简单。 7.数据准备 用你能想到的所有方法进行数据预处理，以满足算法的需要。...预处理数据在输入特征中创设额外的想法，就像特征选择和特征工程那样。 一些算法对预处理有偏好，例如： 规范化的输入特征。 标准化的输入特征。 使输入特征静止。 准备好符合这些期望的数据，然后更进一步。
Transformation & Enrichament 转换和浓缩 这一块，在地图上和另外一条分支【数据转换Data Munging】有了交集。两条支线合并后就是完整的数据特征工程。...它的目的是精简数据，让它尽可能的小，又能保证数据的完整性，使得我们在海量数据集和小数据集上获得相近的结果。 主要是删除不重要或不相关的特征，或者通过对特征进行重组来减少特征的个数。...其原则是在保留、甚至提高原有判别能力的前提下进行。 Normalization 数据规范化 在机器学习过程中，我们并不能直接使用原始数据，因为不同数值间的量纲不一样，无法直接求和和对比。...最小-最大规范化（min-max）是对原始数据进行线性变换，新数据 = (原数据-最小值)／(最大值-最小值)。...z-score 标准化是基于均值和标准差进行计算，新数据=（原数据-均值）/标准差。
下一步我们进行特征工程。从数据里找出跟目标有关的特征变量，从而构建或衍生出一些特征，同时要把无意义的特征剔除掉。我们大概需要花80%的时间在特征工程这个环节。...不符合目标的原因有可能是数据和目标不相关，需要重新采集；也有可能是我们在探索的时候，工作不到位，因而需要对现有的数据重新探索，再进行特征工程这些步骤。...5、做机器学习的过程中，除了基本的算法，实际上还有很多代码是重复或者相似的，我们需要把这些常用代码进行函数化封装。 6、支持对模型服务进行打包部署。 7、模型还要支持版本管理。...3）可视化做了标准化的函数库和工具类。...对输出的模型文件有格式进行要求，例如：只能选择 pmml格式或者tensorflow pb格式。标准化之后，只要使用标准的预测函数库，就可以把建模人员的工作和系统开发人员的工作解藕出来。
标签：初学者 机器学习 数据准备 特征工程 机器学习项目中的预测性建模总是涉及某种形式的数据准备工作，如分类和回归。...此外，有监督的技术可以进一步分为下面几种类型：模型拟合过程中自动选择特征（本身的），选择能使模型获得最佳性能的特征（封装器）和对每个输入特征评分并选择输出特征的子集（过滤器）。 ?...规范化转换：将变量缩放到0到1的范围。 标准化转换：将变量缩放为标准高斯分布。 数值型变量的概率分布可以改变。 例如，如果分布接近高斯分布，但是有偏的或移位的，则可以使用幂变换使其更接近高斯分布。...人们通常对每个变量分别做数据转换，因此，我们可能需要对不同的变量类型执行不同的数据转换。 ? 我们将来可能还希望对新数据进行转换。...多项式变换：创建数值输入变量的副本，并进行幂运算 特征工程的主题是为单个观察添加更广泛的内容或分解一个复杂的变量，两者都是为了对输入数据提供一个更直接的观察视角。
其实，把基础标签、规则标签做好，基本就能满足业务方的绝大多数需求。因此企业在建设标签体系的过程中需要考虑投入产出比，评估标签的实际应用需求强度、衡量不同标签对业务的提升效果。...这其中涉及到一个非常重要的问题，即如何对新构建的标签进行准确性校验。常见的校验方式有三种：①通过TGI进行逻辑自洽性校验。...圈选不同标签下的目标群体，进行A/B测试，根据投放结果校验标签的准确性。完成了工程测试和标签准确性校验，就可以正式上线运行标签体系。...此外，我们还建议企业建立标签质量保障体系，设立责任人制度，确保标签第一负责人能够及时响应相关事项；梳理标签开发、上线的流程和经验，实现后续标签的开发、测试、上线等流程规范化和标准化；更加体系化地进行标签质量监控...比如个推基于自身数千种标签和亿级别的特征数据，帮助品牌主、APP对细分人群进行画像分析，并使用不同的标签组合，智能圈选出符合目标特征的人群，为客户做广告投放、用户触达提供支撑。③精细化运营。
其实，把基础标签、规则标签做好，基本就能满足业务方的绝大多数需求。 因此企业在建设标签体系的过程中需要考虑投入产出比，评估标签的实际应用需求强度、衡量不同标签对业务的提升效果。...这其中涉及到一个非常重要的问题，即如何对新构建的标签进行准确性校验。 常见的校验方式有三种： ①通过TGI进行逻辑自洽性校验。...圈选不同标签下的目标群体，进行A/B测试，根据投放结果校验标签的准确性。 完成了工程测试和标签准确性校验，就可以正式上线运行标签体系。...此外，我们还建议企业建立标签质量保障体系，设立责任人制度，确保标签第一负责人能够及时响应相关事项；梳理标签开发、上线的流程和经验，实现后续标签的开发、测试、上线等流程规范化和标准化；更加体系化地进行标签质量监控...比如个推基于自身数千种标签和亿级别的特征数据，帮助品牌主、APP对细分人群进行画像分析，并使用不同的标签组合，智能圈选出符合目标特征的人群，为客户做广告投放、用户触达提供支撑。 ③精细化运营。
希望大佬带带）图片该文章收录专栏 [✨--- 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 ---✨]数据标准化和归一化在使用梯度下降算法进行模型训练时，对输入特征进行比例缩放（或归一化）有以下几个原因...：加速收敛：梯度下降的目标是找到损失函数最小化的参数值，而不同特征可能具有不同的尺度和范围。...防止数值溢出：在计算过程中，涉及到较大或较小数值时容易发生数值溢出问题。通过将输入特征进行比例缩放，可以有效地避免这种情况的发生。...例如，决策树和随机森林等基于树的模型通常不受特征缩放影响（这种是基于不同类别的信息增益（信息熵）或者基尼指数（类别纯度）确定阈值，而图像识别等深度学习任务则通常对原始输入进行归一化处理。...但请注意以下事项：执行顺序：如果使用 Batch Normalization，通常应该在每个隐藏层的激活函数之前进行批标准化。这样可以确保网络从输入层到输出层的所有中间特征都受益于规范化。
**通过对输入特征进行比例缩放，可以使各个特征都处于相似的尺度范围内，从而加快算法收敛速度。 防止数值溢出：在计算过程中，**涉及到较大或较小数值时容易发生数值溢出问题。...**通过将输入特征进行比例缩放，可以有效地避免这种情况的发生。 提高模型性能：某些机器学习模型（如支持向量机、K近邻等）对输入数据中不同尺度和范围非常敏感。...例如，决策树和随机森林等基于树的模型通常不受特征缩放影响（这种是基于不同类别的信息增益（信息熵）或者基尼指数（类别纯度）确定阈值，而图像识别等深度学习任务则通常对原始输入进行归一化处理。...数据标准化的优点： 保留了原始数据分布的形状，不会改变特征的相对关系。 对异常值不敏感。由于使用均值和标准差进行缩放，异常值对结果影响较小。...但请注意以下事项： 执行顺序：如果使用 Batch Normalization，通常应该在每个隐藏层的激活函数之前进行批标准化。这样可以确保网络从输入层到输出层的所有中间特征都受益于规范化。
深度学习中的 Normalization 根据规范化操作涉及的对象不同可以大致分为两大类，一类是对 l 层的激活后的输出值进行标准化，Batch Norm、Layer Norm、Instance Norm...、Group Norm 就属于这一类；另外一类是对神经元连接边的权重进行规范化操作，Weight Norm 就属于这一类。...BN 在训练和测试过程中，其均值和方差的计算方式是不同的。...这四种 Norm 的方式都是标准化和 affine transform，他们的区别在于标准化时均值和方差有所不同。...反向传播过程中则是对 v 和 g 进行求偏导。 实验证明，这种解藕有助于加速网络的收敛速度。 5.Discuss BN Again 我们再来讨论一下 BN。
，建立各自的数据流，网状开放式数据表，烟囱式迭代的问题，实现了全场景数据的标准化、规范化、统一化。...二、解决方案 针对上述面临的效率和成本问题，我们以技术驱动主动进行工程端的重大技术升级创新。...那么我们是如何保证需求上线质量的呢？我们有一套完整的流程去保证这件事情的稳定性和可靠性，实现每次变更都可灰度、可回滚、可观测。...2.4 可视化平台 平台接入使用方式，与设计理念基本一致，包括三个角色：策略、工程、平台。策略负责特征逻辑实现（标准化SQL语句）、工程负责框架升级和发布校验流程执行、平台负责规范约束。...特征数据表切换效率 排序推荐广告业务不同于其他业务领域，模型的推荐效果对特征数据的一致性、准确性有较高的要求。
给定输入批次 ，BN对每个单独特征通道的平均值和标准偏差进行归一化： 其中， 是从数据中学习的有限参数； 是平均值和标准偏差，针对每个特征通道在批次大小和空间维度上独立计算： BN在训练过程中使用小批量统计...Dumoulin等人[11]提出了一个条件实例归一化（CIN）层，该层为每种风格学习一组不同的参数 和 ，而不是学习一组单一的参数 和 ： 在训练过程中，从一组固定的风格 （在他们的实验中...然后通过样式传递网络对内容图像进行处理，其中在CIN层中使用相应的 和 。令人惊讶的是，该网络可以通过在IN层中使用相同的卷积参数但不同的最终参数来生成完全不同风格的图像。...受这些观察结果的启发，我们认为实例规范化通过规范化特征统计（即均值和方差）来执行一种风格规范化形式。尽管DNN在[33]中充当图像描述符，但我们相信生成器网络的特征统计也可以控制生成图像的风格。 ...由于BN对一批样本的特征统计进行归一化，而不是对单个样本进行归一化，因此可以直观地理解为将一批样本归一化为以单个样式为中心。但是，每个样本可能仍然具有不同的样式。
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