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特征工程之特征缩放&特征编码

建议收藏好好阅读机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目第五篇该系列的前四篇文章：机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理...（上）特征工程之数据预处理（下）本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...如下图所示是包含两个属性的目标函数的等高线数量级的差异将导致量级较大的属性占据主导地位。从下图左看到量级较大的属性会让椭圆的等高线压缩为直线，使得目标函数仅依赖于该属性。...优点：模型简单缺点：特征工程比较困难，但一旦有成功的经验就可以推广，并且可以很多人并行研究。对于非线性模型（比如深度学习），通常使用“少量连续特征+复杂模型”。...优点：不需要复杂的特征工程缺点：模型复杂分桶 1.离散化的常用方法是分桶：将所有样本在连续的数值属性 j 的取值从小到大排列。然后从小到大依次选择分桶边界。

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特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试

长期以来特征工程对深度学习应用的有用性一直被认为是一个已解决的否定问题，因为神经网络本身就是通用函数逼近器（Goodfellow et al., 2016）。...梯度提升梯度提升 (Friedman, 2001) 是一种类似于随机森林 (Briemen, 2001) 的决策树学习范式 (Quinlan, 1986)，通过递归训练迭代的目标以纠正前一次迭代的性能来提升优化模型...特征编码特征编码是指用于为机器学习准备数据的特征集转换。...特征编码准备的常见形式包括数字特征标准化和分类特征的编码，尽管一些学习库（catboost）可能接受字符串表示中的分类特征并进行内部编码，但是手动的进行分类特征的转换还是有必要的。...在深度学习出现之前，通常使用提取信息的替代表示来补充特征或以某种方式进行特征的组合来进行特征的扩充，这种特征工程对于梯度提升学习来说还是可以继续使用的。

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特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试

长期以来特征工程对深度学习应用的有用性一直被认为是一个已解决的否定问题，因为神经网络本身就是通用函数逼近器（Goodfellow et al., 2016）。...梯度提升梯度提升 (Friedman, 2001) 是一种类似于随机森林 (Briemen, 2001) 的决策树学习范式 (Quinlan, 1986)，通过递归训练迭代的目标以纠正前一次迭代的性能来提升优化模型...特征编码特征编码是指用于为机器学习准备数据的特征集转换。...特征编码准备的常见形式包括数字特征标准化和分类特征的编码，尽管一些学习库（catboost）可能接受字符串表示中的分类特征并进行内部编码，但是手动的进行分类特征的转换还是有必要的。...在深度学习出现之前，通常使用提取信息的替代表示来补充特征或以某种方式进行特征的组合来进行特征的扩充，这种特征工程对于梯度提升学习来说还是可以继续使用的。

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特征工程中的缩放和编码的方法总结

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。...规范化的目标是更改数据集中数值列的值，以使用通用的刻度，而不会扭曲值范围的差异或丢失信息最常见的方法是最小-最大缩放，公式如下: from sklearn.preprocessing import...，本节将介绍针对分类变量的特征编码，在进入细节之前，让我们了解一下特征编码的不同类型。...了解了上面的类型后，我们开始进行特征编码的介绍：独热编码（ONE HOT）我们有一个包含3个分类变量的列，那么将在一个热编码中为一个分类变量创建每个热量编码3列。独热编码又称一位有效编码。...from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(y_train) le.classes_ 目标指导的序列化编码

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特征工程

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。...问题：在对数据进行预处理时，应该怎样处理类别型特征？知识点：序号编码：用于处理类别间具有大小关系的数据。高3，中2，低1 独热编码：用于处理类别间不具有大小关系的特征。...二进制编码：先给每个类别赋予一个类别ID，然后将类别ID对应的二进制编码作为结果。 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？...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。...CBOW的目标是根据上下文出现的词语来预测当前词的生成概率； Skip-gram是根据当前词来预测上下文中各词的生成概率。

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特征工程

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。...将分类特征转化为能够被机器学习模型使用的编码是one-of-K或one-hot编码，称为独热编码，又称一位有效编码。...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。...Wrapper 包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分/学习器的性能），每次选择若干特征，或者排除若干特征。...则降维问题的优化目标为：将一组N维向量降为R维（R大于0，小于N），其目标是选择R个单位（模为1）正交基，使得原始数据变换到这组基上后，各特征两两间协方差为0，而特征的方差则尽可能大。

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特征工程

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。...虽然这个数据可以直接作为分类特征（例如，IP地址和邮政编码）提供，但模型基于这些来确定位置信息仍存在困难。通过第三方的人口统计数据，我们可以做的更好。...这些情况下，在驱动数据生成、链接原始数据和目标变量的过程中，产生更有指示性的新特征，这样更有价值。 5、用大特征集提高创造性特征工程使得我们可以扔进大量的特征，观察它们代表了什么。...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。...机器学习算法被设计成发现模式和历史训练数据间的联系；它们从数据中学习并将学习结果编码到模型中，从而对新数据的重要属性做出准确的预测。因此，训练数据是机器学习中的基本问题。

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特征工程

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...增强对特征和特征值之间的理解通常来说，从两个方面考虑来选择特征：特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用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，应当优选选择根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种： Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征...总结梳理一下上面的知识：特征工程和数据清洗分不开，特征工程部分包括特征构造，特征筛选和降维等技术，特征构造部分，我们需要发散思维，根据背景尽可能的构造特征出来，挖掘数据的潜在信息，当然，构造的时候，不同字段的特征得分开处理

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特征工程之特征表达

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。...处理方法其实比较简单，比如某特征的取值是高，中和低，那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征，将高编码为1,0,0这样三个特征，中编码为0,1,0这样三个特征，低编码为0,0,1这样三个特征。...第二种方法是虚拟编码dummy coding，它和独热编码类似，但是它的特点是，如果我们的特征有N个取值，它只需要N-1个新的0,1特征来代替，而独热编码会用N个新特征代替。...目前虚拟编码使用的没有独热编码广，因此一般有需要的话还是使用独热编码比较好。　　此外，有时候我们可以对特征进行研究后做一个更好的处理。比如，我们研究商品的销量对应的特征。...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。

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特征工程之特征选择

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。...第二类是包装法，根据目标函数，通常是预测效果评分，每次选择部分特征，或者排除部分特征。...以上就是过滤法的主要方法，个人经验是，在没有什么思路的时候，可以优先使用卡方检验和互信息来做特征选择 2.2 包装法选择特征　　　　包装法的解决思路没有过滤法这么直接，它会选择一个目标函数来一步步的筛选特征...个人经验是，聚类的时候高级特征尽量少一点，分类回归的时候高级特征适度的多一点。 4. 特征选择小结　　　　特征选择是特征工程的第一步，它关系到我们机器学习算法的上限。

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特征工程（中）- 特征表达

在本篇中我们聊一下特征表达（或者说特征编码）的问题，即从这些选定的维度，如何去刻画特定的对象。 01 特征表达要考虑哪些方面？...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。...对类别型特征和序列型特征，其处理方式又有所不同。对类别型特征，可以采用上文提到的One hot编码。...对序列型特征，在编码的时候，需要考虑维持原来特征的大小关系。比如，对身高的“高”、“中”、“低”而言，有“高”> “中”>“低”的关系，那么编码出来也要维持这种关系。...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。

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特征工程之特征关联

特征工程之特征关联 0.说在前面 1.皮尔逊 2.pointbiserialr系数 3.Spearman's 系数 4.总结 5.作者的话 0.说在前面昨天学习了seaborn绘制图形...，以及单变量与多变量之间的绘图，那么今天从统计学角度实战分析在处理特征工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导，在后续更新)。...jupter内部使用 %matplotlib inline 【数据】从网上选取如下几行数据，每列的字段意思如下：第一列“销售日期”（date) 第二列“销售价格”（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值...针对连续变量，我们在做特征工程时，需要做的便是皮尔逊系数分析！...由于运行的结果众多，这里拿一个说明，如上图所示，pearsonr系数为0.7,说明与price的关联程度很强，那么在提取特征时，就得着重关注！

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特征工程(四): 类别特征

例5-1.在独热编码上的线性回归 ? 使用dummy code进行回归 ? 通过独热编码，截距项表示目标变量的全局均值租金价格，并且每个线性系数表示该城市的平均租金与全局平均值的差异。...Effect编码与虚拟编码非常相似，但是在线性回归中更容易被拟合。例子5-2表达了运行机理。截距项表示目标的全球平均值变量，单个系数表示各个类别的平均值与全球平均值有多少差异。...该优点是每个特征都明显对应于一个类别。此外，失踪数据可以编码为全零矢量，输出应该是整体目标变量的平均值。虚拟编码和效果编码不是多余的。他们产生独特和可解释的模型。...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。...bin-counting的想法非常简单：而不是使用分类变量作为特征，而不是使用条件概率的目标在该价值下。换句话说，而不是编码的身份分类值，计算该值和该值之间的关联统计量我们希望预测的目标。

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特征工程（上）- 特征选择

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。...子集选择基于模型，我们也可以用子集选择的思路来选取特征。假设特征的维度为N，要从中选出n个（n < N）特征，目标是让模型在选出的特征上效果最好。...这种思路有很多种叫法，可以被称为“递归式特征添加”、“前向搜索”或“自下向上的搜索”等。反之，如果我们的目标是每次从已有特征中去掉一个特征，并从这些组合中选出最优组合。...基于模型的方法，要对模型参数进行学习，因此计算量相对较大；但也更接近于最终目标，即训练出一个泛化能力很好的模型。因此，这两种方法可以结合起来使用。最后，提出一个问题，供大家一起交流。

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特征工程（下）- 特征评估

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。...在特征选择的过程中，我们需要对特征的每个维度进行评估，来选择出相对更重要的特征。然后，对于选择出的特征维度，我们会根据原始数据，对特征进行编码，进而得到特征。...作者曾经基于Spark mllib来做特征工程，后来发现mllib有一个致命的缺陷，就是只实现了数据分布式，而没有实现参数分布式。...在编码方案上，我们也要考虑现有的编码方式，是否能合理地刻画一个对象。举例：比如，作者先前很排斥对电影标签用TF-IDF的方式编码。...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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特殊图像的色彩特征工程：非自然图像的颜色编码

来源：DeepHub IMBA本文共7500字，建议阅读15+分钟我们将探讨特征工程的不同方式如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。...在本文中，我们将探讨特征工程的不同方式（将原始颜色值进行展开）如何有助于提高卷积神经网络的分类性能。...这为我们提供了一个独特的特征工程机会。我们可以不使用原始的RGB颜色值，而是研究数据集对特定颜色空间的适应度是否有助于并改进我们最终结果指标。...为了更好地理解为什么这能够为我们提供了颜色值特征工程的机会，让我们先看看这些图像占据的 RGB 颜色空间。...特征的相关性在继续我们的下一部分研究之前(即测试这些颜色操作是否能帮助卷积神经网络对10个目标类进行分类)，让我们快速地看看这些新的颜色值是如何相互关联的。

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了解特征工程特征工程:2.特征预处理

特征值, 目标值判定男女特征值(已知的): 身高, 体重, 头发长度, 体征(很多) 目标值(未知的): 男, 女样本如果对全班学生成绩进行分析,一个学生就是一个样本 ----...特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的预测准确性特征抽取特征预处理特征降维 1.特征抽取 1.1 字典特征抽取: 万能的0和1之字典特征抽取...(one-hot编码) 1.2 文本特征抽取: 对自然语言进行情感分析(CountVectorizer, TfidfVectorizer) one-hot编码(字典,列表类型均可) 机器会将所有样本中..., 出现过的特征统统列举出来,然后每个样本挨个比对所有特征,如果存在对应的特征则取1, 不存在则取0 one-hot from sklearn.feature_extraction.text...()) # 将数据以类one_hot编码方式展示 print(data.toarray()) 2.特征预处理通过特定的统计方法（数学方法）将数据转换成算法要求的数据 2.1 归一化将某一列类型的数据

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特征工程(完)

（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列...3.4.2.3 相关系数法使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的 P 值。 3.4.2.4 卡方检验经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性。...它包含以下几种优点：具有旋转、尺度、平移、视角及亮度不变性，有利于对目标特征信息进行有效表达； SIFT 特征对参数调整鲁棒性好，可以根据场景需要调整适宜的特征点数量进行特征描述，以便进行特征分析。...LBP 特征通过对窗口中心点与邻域点的关系进行比较，重新编码形成新特征以消除对外界场景对图像的影响，因此一定程度上解决了复杂场景下（光照变换）特征描述问题。...---- 小结特征工程这个内容加上本文总共写了四篇文章，从数据预处理，处理缺失值、异常值，类别不平衡和数据扩充问题，到特征缩放、特征编码，以及本文的特征选择、特征提取和特征构造，基本包含了特征工程涉及的内容

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特征工程笔记

虽然说特征工程很大程度上是经验工程，跟具体业务相关，但是我们可以根据一些思路来进行，以下是我在实践过程中总结出来的一些思路，希望能给大家带来一点启发。...countplot barplot 饼状图 pie 散点图 scatter 分布图（seaborn.distplot）热力图+协方差矩阵 heatmap 对比图 PairGrid 使用完热力图后将与目标属性最相关的几个属性做一个对比图...，两两对比 1.特征构建根据相关领域的经验和概览得到的信息，决定怎么对属性进行组合比较合适原始属性四则运算求和求增幅求众数，方差，极差特征交叉组合特征随机组合，然后使用PCA降维对结构化属性进行组合...加权融合对不同的特征采用不同的权重数值归一化数值重新赋值将连续数值分段，进行离散化（one hot编码 TF-IDF编码） 3.特征选择主成分分析（PCA）因子分析机器学习获取特征重要性分数...根据方差选择，选择方差大于一定阈值的特征（方差太小说明该特征的区别不明显）

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特征工程(一)：

这并不意味着不再需要特征工程。好的特征不仅代表数据的显著方面，而且符合模型的假设。因此，转换常常是必要的。数字特征工程技术是基础。当原始数据被转换为数字特征时，它们可以被应用。...这通常是好的，除非预测目标在几个数量级上扩散。在这种情况下，高斯误差假设可能不再成立。解决这一问题的一种方法是转变产出目标，以驯服规模的增长。（严格地说，这将是目标工程，而不是特征工程。）...二进制目标是用户偏好的简单而稳健的度量。例子2-1。使 Million Song 数据集中听歌计数二进制化。 ? 这是我们设计模型目标变量的一个例子。严格地说, 目标不是一个特征, 因为它不是输入。...它以成对条件表示结果：“购买来自邮政编码98121”和“用户的年龄在18到35之间”。这一点对基于决策树的模型没有影响，但发交互特征对广义线性模型通常很有帮助。 ?...因此，所有道路最终都会指向某种数字特征工程技术。

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