小象学院特征工程精讲与实践

特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。特征工程就是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥出更好的作用的过程。

举个例子，一个简单的逻辑回归二分类问题。设计一个身材分类器，输入数据X:身高和体重，标签Y:身材（胖/不胖），显然不能根据体重来判断一个人胖不胖，针对这个问题，一个经典的特征工程是：BMI指数，BMI=体重/

，大部分人都可以使用BMI指数检测身材标准，这样，通过BMI指数就能非常显然地帮助我们刻画一个人的身材如何。