人工智能AI面试题-3.17揭秘机器学习中的特征工程

3.17 🚀 揭秘机器学习中的特征工程 特征工程，是机器学习中的一门神秘艺术，也是我们的秘密武器，让我们来探讨它的深刻内涵！🎨🔍 特征工程包括三个关键领域：数据与特征处理、特征选择和降维。 **数据与特征处理**： 1. 数据选择、清洗和采样是我们的第一步。我们要确保数据格式的一致性，清洗掉脏数据，填充缺失值，甚至可以考虑丢弃缺省值太多的字段。同时，我们需要采样来解决正负样本不平衡的问题。 2. 不同类型的数据需要不同的处理方式。对于数值型数据，我们可以进行归一化或者采用对数变换；对于类别型数据，可以使用独热编码；对于时间型数据，可以提取出更多的时间特征，如年、月、日等。 3. 统计型特征处理，如加减平均、分位线等，有助于从业务场景中挖掘更多信息。 **特征选择**： 1. 使用Filter方法，如方差、Pearson相关系数、互信息等，来过滤特征，保留与结果相关性最高的特征。 2. Wrapper方法通过模型评估效果，递归地选择特征子集，以提高预测性能。 3. Embedded方法使用带惩罚项的基模型，同时进行特征选择和降维。 **降维**： 降维方法如主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA）可以将高维样本空间映射到低维度的样本空间，提高计算性能和模型训练速度。 特征工程的目的在于优化数据，提高数据质量和挖掘潜在信息，从而改善模型性能。精心挑选的特征不仅有助于提高模型的精度，还可以减小计算负担，让我们的模型运行得更快更强大！🚀🔥 所以，在机器学习的征程中，特征工程就像是调整航行航线的罗盘，为我们指引前进的方向。正确的特征工程可以让你的模型事半功倍，走得更远！⛵🌊