机器学习模型的生命周期可以分为以下步骤： 数据采集 数据预处理 特征工程 特征选择 建筑模型 超参数调整 模型部署 要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。...什么时候不需要特征转换 大多数基于树型模型的集成方法不需要特征缩放，因为即使我们进行特征转换，对于熵的计算也不会发生太大变化。所以在这样的算法中，除非特别需要，一般情况下不需要缩放。...特征转换的方法 特征转换的方法有很多种，本文中将总结一些有用和流行的方法。...所以必须依靠其他方法来实现正态分布。 2、倒数转换 Reciprocal Transformation 在倒数转换中，我们将特征的每个值除以 1（倒数）并将其存储在新特征中。...到目前为止，box cox似乎是最适合年龄特征转换的方法。 总结 还有其他技术可以执行以获得高斯分布，但大多数时候以上的方法中的一种基本上就能满足数据集的要求。
向AI转型的程序员都关注了这个号 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 一、特征工程 简单说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。...二、常用方法 1、时间戳处理 时间戳通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。...4、交叉特征 交叉特征算是特征工程中非常重要的方法之一，它将两个或更多的类别属性组合成一个。当组合的特征要比单个特征更好时，这是一项非常有用的技术。数学上来说，是对类别特征的所有值进行交叉相乘。...特征选择算法可能会用到评分方法来排名和选择特征，比如相关性或其他确定特征重要性的方法，更进一步的方法可能需要通过试错，来搜素出特征子集。...(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠
作者：赖博先 导语 最近准备为神盾推荐系统做一些特征工程相关的插件，整理了一些特征工程相关的方法，在这里跟大家分享，希望对大家有帮助！后期也会把插件的工程实践经验跟大家分享！...这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。...，模型会非常不稳定；然而这一系列的工作就是传说中的特征工程。...现有的特征选择方法可以大体分成三种类型： 1、Filter 这种方法是衡量单个特征值与目标变量也就是样本 label 值之间的关联，常用的方法有： 相关系数 卡方检验 信息增益：互信息 基尼系数 2、Wrapper...2、特征与目标值的相关性 相关系数 单特征 AUC 神盾推荐系统特征工程模块 特征工程主要功能模块划分，主要是从特征类型上进行划分，单特征主要包括特征分析、特征组合、特征评估；多特征包括特征选择；衍生特征
像一个优秀的工程师一样使用机器学习，而不要像一个机器学习专家一样使用机器学习方法。 ---google 当在做数据挖掘和数据分析时，数据是所有问题的基础，并且会影响整个工程的流程。...而处理数据不可或缺的需要使用到特征工程。 一、什么是特征工程 简单的说，特征工程是能够将数据像艺术一样展现的技术。为什么这么说呢？...本文只提供一些简单的特征工程技巧，希望能够在你以后的分析中提供帮忙。 二、常用方法 1. 时间戳处理 时间戳属性通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。...交叉特征 交叉特征算是特征工程中非常重要的方法之一了，交叉特征是一种很独特的方式，它将两个或更多的类别属性组合成一个。当组合的特征要比单个特征更好时，这是一项非常有用的技术。...特征选择算法可能会用到评分方法来排名和选择特征，比如相关性或其他确定特征重要性的方法，更进一步的方法可能需要通过试错，来搜索出特征子集。
对于第二个问题，主要从特征工程的重要性来阐述。对于第三个问题，我会从特征工程的子问题以及简单的处理方法来进一步说明。下面来看看详细内容！ 1、特征工程是什么 首先来解释下什么是特征工程？...比如，在实际应用中，常用的方法就是使用一些评价指标单独地计算出单个特征跟类别变量之间的关系。...常用的方法有： PCA (Principal component analysis，主成分分析) ICA (Independent component analysis，独立成分分析) LDA （Linear...由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。 ? 通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下： 1....常用于衡量特征重要程度的方法，PCA/FA/LDA(linear discriminal analysis)以及卡方检测/信息增益/相关系数。
这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。...，模型会非常不稳定；然而这一系列的工作就是传说中的特征工程。...2．异常点检测，采用异常点检测算法对样本进行分析，常用的异常点检测算法包括： 偏差检测，例如聚类，最近邻等 基于统计的异常点检测算法 例如极差，四分位数间距，均差，标准差等，这种方法适合于挖掘单变量的数值型数据...现有的特征选择方法可以大体分成三种类型： 1、Filter 这种方法是衡量单个特征值与目标变量也就是样本label值之间的关联，常用的方法有： l 相关系数 l 卡方检验 l 信息增益：互信息...2、特征与目标值的相关性 l 相关系数 l 单特征AUC 神盾推荐系统特征工程模块 8.jpg 特征工程主要功能模块划分，主要是从特征类型上进行划分，单特征主要包括特征分析、特征组合、特征评估；
特征工程有哪些？ 1.1 特征归一化 1.2 类别型特征 1.3 高维组合特征的处理 1.4 文本表示模型 1.5 其它特征工程 1.6 特征工程脑图 2....检验方法 4.1 KS检验 4.2 T检验 4.3 F检验 4.4 Grubbs检验 4.5 卡方检验 1. 特征工程有哪些？...特征工程，顾名思义，是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。从本质上来讲，特征工程是一个表示和展现数 据的过程。...在实际工作中，特征工程旨在去除原始数据中的杂质和冗余，设计更高效的特征以刻画求解的问题与预测模型之间的关系。 主要讨论以下两种常用的数据类型。 结构化数据。...可以分析特征与结果的相关性，把相关性小的特征去掉。 1.6 特征工程脑图 ? 2. 机器学习优化方法 优化是应用数学的一个分支，也是机器学习的核心组成部分。
前言：本文介绍了特征处理中的特征缩放、选择和降维，并用代码演示特征缩放中的标准化法和区间缩放法。 特征缩放 特征值缩放： ? 特征值的缩放‐‐标准化法： ?...特征值的缩放‐‐区间缩放法： ? 特征值的归一化： ? 归一化即将一行特征的坐标转换成一个不含量纲(单位)的“单位向量”。...缺失特征值的弥补计算： ? 创建多项式特征： ?...特征选择方法1‐‐方差选择法： ? 特征选择方法2‐‐皮尔森相关系数法： ? 特征选择方法3‐‐基于森林的特征选择： ? 特征选择方法4‐‐递归特征消除法: ?...代码演示-量纲缩放 演示内容：量纲的特征缩放 两种方法：标准化缩放法和区间缩放法 每种方法有两个例子：简单二维矩阵和iris数据集 公众号回复：“量纲缩放” 获取代码 ? ? ?
1.特征工程 特征归一化 问：为什么需要对数值类型的特征做归一化？ 分析解答： 为了消除数据特征之间的量纲影响，对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。...常用方法： （1）线性函数归一化（Min-Max Scaling）对原始数据进行线性变换，使结果映射到【0,1】范围，实现对原始数据的等比缩放。...3 高维组合特征的处理 问题：什么是组合特征？如何处理高维组合特征？ 为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中疆场会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。...将组合的特征分别用k维的低维向量表示。 4 组合特征 问题：怎样有效找到组合特征？ 基于决策树的特征组合寻找方法。 给定原始输入该如何有效地构造决策树？...深度学习模型提供了一种自动地进行特征工程的方式，模型中的每个隐层都可以认为对应着不同抽象层次的特征。
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 特征工程本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。...常用的插补方法 均值插补 同类均值插补 众数插补 建模预测：利用机器学习算法对数据集的缺失值进行预测 高维映射：将属性映射到高维空间，采用独热编码技术，将包含K个离散取值范围的属性值扩展为...特征与目标的相关性： 这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。...对学习器的评价准则 距离度量：差异性或者分离性的度量，常用的距离度量方法有欧式距离等。 信息增益度量：特征f的信息增益定义为使用特征f的先验不确定性与期望的后验不确性之间的差异。...特征降维方法一般可分为线性降维和非线性降维两大类，非线性降维又分为基于核函数的方法和基于特征值的方法。
特征工程是用数学转换的方法将原始输入数据转换为用于机器学习模型的新特征。...特征工程提高了机器学习模型的准确度和计算效率，体现在以下五个方面 1、把原始数据转换成与目标相关的数据 我们可以使用特征工程对原始数据进行转换，使其更接近目标变量，转换后的特征对目标更有预测性。...更进一步，位置信息转换成收入和人口密度的特征工程，可使我们估计这些位置衍生出的特征哪一个更为重要。 3、使用非结构化的数据源 特征工程可使我们在机器学习模型中使用非结构化的数据源。...引自《机器学习实战》 在机器学习应用领域中，特征工程扮演着非常重要的角色，可以说特征工程是机器学习应用的基础。...在机器学习应用中，特征工程介于“数据”和“模型”之间，特征工程是使用数据的专业领域知识创建能够使机器学习算法工作的特征的过程，而好的数据胜于多的数据。
这次特征工程主要是以天池的一个二手车交易价格预测比赛出发进行学习 特征工程和数据清洗转换是比赛中至关重要的一块，因为数据和特征决定了机器学习的上限，而算法和模型只是逼近这个上限而已，所以特征工程的好坏往往决定着最后的结果...特征工程一般包括特征构造，特征选择，降维等步骤，但是它一般是和数据清洗转换放在一块，也有的把这两块统称为特征工程，因为两者联系实在是密切（你中有我，我中有你的景象） 通过数据清洗和转换，我们能够更好地表示出潜在问题的特征...所以这就是特征工程的逻辑 大纲如下： 特征构造（这里会以这个比赛为背景，提供时间字段，类别字段和数值字段的特征构造方法） 特征筛选（这里会对上面构造的特征进行筛选，去除冗余和相关，介绍过滤式，包裹式，嵌入式等筛选方法...嵌入式选择最常用的是L1正则化与L2正则化。在对线性回归模型加入两种正则化方法后，他们分别变成了岭回归与Lasso回归 主要思想：在模型既定的情况下学习出对提高模型准确性最好的特征。...降维技术常用的是PCA降维，降维的好处就是可以使数据尽量保留信息且维度变小，但失去了特征的可解释性。最后来一张导图把知识拎起来： ?
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...对于时间原始特征，处理方法有很多，这里只举例几种有代表性的方法。 ...对于原始的离散值特征，最常用的方法也是独热编码，方法在第三节已经讲到。 ...对常用的方法是根据阈值进行分组，比如我们根据连续值特征的分位数，将该特征分为高，中和低三个特征。将分位数从0-0.3的设置为高，0.3-0.7的设置为中，0.7-1的设置为高。 ...小结 本文总结了特征表达的一些具体方法， 但是特征表达的方法便不止于上文中的方法，毕竟这是工程实践。但是上文中的方法是比较普遍的，希望可以给大家一些帮助和启发。
特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。...这个特征集合有时候也可能很大，在尝试降维之前，我们有必要用特征工程的方法去选择出较重要的特征结合，这些方法不会用到领域知识，而仅仅是统计学的方法。 最简单的方法就是方差筛选。...最常用的包装法是递归消除特征法(recursive feature elimination,以下简称RFE)。...也就是说，我们选择特征系数较大的特征。常用的L1正则化和L2正则化来选择特征的基学习器是逻辑回归。 此外也可以使用决策树或者GBDT。那么是不是所有的机器学习方法都可以作为嵌入法的基学习器呢？...寻找高级特征最常用的方法有： 若干项特征加和： 我们假设你希望根据每日销售额得到一周销售额的特征。你可以将最近的7天的销售额相加得到。
特征属性 特征按其取值类型不同，可以简单分为连续型和离散型。而离散型特征，又可以分为类别型和序列型。下面依次简要说明。 连续型特征：取值为连续实数的特征。 比如，身高，175.4cm。...模型需求 如果你在公司负责建模调优，那你对负责特征工程的同事，会有什么样的需求呢？换言之，你希望他们给你什么样的特征呢？ 应该不外乎这么几点，类型匹配、特征准确性、特征完备性和方便模型训练。...连续特征已无需再做连续化处理，可以把特征的值直接拿来用，最多再做个归一化什么的就够了。 连续特征的离散化 方法主要有两种，阈值分组和模型离散。...单词和标签都是离散的，如何得到一个取连续值的特征呢？ 下面介绍One hot、TF-IDF和embedding三种方法。...对文中提到的归一化，我们认为也是特征表达的一个方面，但这个问题不太核心，且限于篇幅，不再详述。下篇文章将是特征工程系列的最后一篇，届时会讨论特征评估的问题。
独热编码 OneHotEncoder 是用于将类别型特征转换为独热编码的类。独热编码是一种常用的特征编码方式，特别适用于处理类别型特征，将其转换为数值型特征。...它将多个特征列的值合并为一个特征向量，通常用于特征工程的最后阶段，以准备机器学习模型的输入特征。 对于每个样本，VectorAssembler 将选定的特征列的值合并成一个特征向量。...特征向量的维度等于选定的特征列数，每个维度对应一个特征列的值。 合并的特征列仅支持数值类型。...FeatureHasher 是用于将多列特征进行哈希映射，将特征合并成特征向量的类。...对于每个样本，将选定的特征列的值进行哈希映射，得到特征向量的维度。每个特征列的值经过哈希函数映射到特征向量的对应维度，形成一个特征向量。
特征选择有很多方法，在本文中我将介绍 Scikit-Learn 中 5 个方法，因为它们是最简单但却非常有用的，让我们开始吧。...所有特征都在同一比例上，让我们尝试仅使用方差阈值方法选择我们想要的特征。假设我的方差限制为一个方差。...2、SelectKBest特征特征 单变量特征选择是一种基于单变量统计检验的方法，例如：chi2，Pearson等等。...(RFE) 递归特征消除或RFE是一种特征选择方法，利用机器学习模型通过在递归训练后消除最不重要的特征来选择特征。...根据Scikit-Learn，RFE是一种通过递归考虑越来越少的特征集来选择特征的方法。
对类别特征进行编码 分类变量的类别通常不是数字。例如，眼睛的颜色可以是“黑色”，“蓝色”，“棕色”等。因此，需要使用编码方法将这些非数字类别变为数字。...（查询是一个文本字符串，可以切分成常用的文本特征，但查询通常很短，通常由短语组成，因此在这种情况下最好的行为通常是保持完整，或 通过哈希函数来简化存储和比较，我们将在下面更详细地讨论哈希。）...在微软搜索广告研究中，Graepel等人 [2010]报告在贝叶斯概率回归模型中使用这种二值特征，可以使用简单更新在线进行培训。 与此同时，其他组织则争论压缩方法。...特征哈希可以用于涉及特征内积的模型矢量和系数，例如线性模型和核心方法。 它一直证明在垃圾邮件过滤任务中取得成功[Weinberger等，2009]。...然而，因为它是一种特征工程技术，而不是一种建模或优化方法，所以没有关于该主题的研究论文。
机器学习问题，始于构建特征。 特征质量的好坏，直接影响到最终的模型结果。 构建特征是一个很大的工程，总体来讲包括“特征选择”、“特征表达”和“特征评估”3个部分。...我们也按这3个部分，并结合自己的具体实践，用3篇文章来和大家聊一下特征工程的相关问题。 本篇文章，我们讨论一下特征选择。特征选择指的是，在全部的特征中，挑选出对最终的机器学习任务有用的特征。...选择的标准主要有两个，一是特征本身取值的分散程度；二是该特征与要预测的结果之间的相关程度。 常用的几个统计量和方法包括，方差、相关系数、假设检验和互信息。下面依次说明。...解决组合爆炸问题，最常用的思路就是贪心策略（比如，决策树的生成过程中要选择切分特征和切分点，也是组合爆炸问题），常见的有前向搜索和反向搜索两种思路。...因此，这种方法基本不适合大规模使用，可以用于最后的精挑细选。 小结 本文从基于统计量和基于模型两个角度，笼统地介绍了特征选择的各种方法和思路。
作者丨stephenDC 编辑丨Zandy 作者会在本文中结合自己在视频推荐方面的工作经验，着重从工程实现方面，讲述如何对特征进行评估的问题。...特征提取和生成的方法不同，其覆盖率也自然不同。对视频的特征生成来说，可以基于内容，也可以基于用户行为。这里讲述并对比3种方法，分别以关键词(简称为“标签”)、“ALS”和“Word2vec”。...ALS是求解矩阵分解的一种典型方法，将用户对视频的评分矩阵进行分解，分别得到用户和视频的特征。因此，这种方法存在冷启动问题，无法覆盖到尚无用户操作过的视频，也无法覆盖尚未有过操作行为的用户。...所以，这种方法从原理上决定了，对没有被播放过或刚上线不久未被用户充分选择的视频，因为得到的特征会不准确，都无法覆盖。 特征维度 在实际工程实现的时候，特征的维度是一个非常重要的考虑因素。...没有这些相关同事的工作，特征工程就是巧妇难为无米之炊了。 小结 本文在“特征选择”和“特征表达”的基础上，聊了一下特征评估的问题。至此，特征工程系列终于结束。
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