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特征工程:我们把从数据集生成特征值的过程称为什么?

特征工程是指在机器学习和数据挖掘中,通过对原始数据进行处理和转换,提取出能够更好地表示数据特征的新特征的过程。特征工程的目的是为了提高模型的性能和准确度。

特征工程的分类:

  1. 特征选择:从原始特征中选择出对目标变量有重要影响的特征,去除冗余和无关的特征。
  2. 特征提取:通过数学变换、统计方法或模型转换等方式,将原始特征转换为新的特征。
  3. 特征构造:基于原始特征进行组合、交叉或衍生,生成新的特征。

特征工程的优势:

  1. 提高模型性能:通过选择、提取和构造合适的特征,可以提高模型的准确度和泛化能力。
  2. 降低计算成本:通过减少特征维度和冗余特征,可以减少模型训练和预测的计算成本。
  3. 提高模型解释性:通过特征工程可以生成更易解释的特征,帮助理解模型的预测结果。

特征工程的应用场景:

  1. 自然语言处理:通过文本分词、词频统计、TF-IDF等方法提取文本特征。
  2. 图像处理:通过图像分割、边缘检测、颜色直方图等方法提取图像特征。
  3. 金融风控:通过用户行为数据、信用评分等特征进行风险评估和欺诈检测。
  4. 推荐系统:通过用户行为数据、物品属性等特征进行个性化推荐。

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