概述：上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容，分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容，还不足以应付实际的工作中的很多情况，例如如果咱们的原始数据 ...

一、特征工程的重要性 有这么一句话在业界广泛流传：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，在楼主本人亲自做的机器学习项目中也发现，不同的机器学习算法对结果的准确率影响有限，好的特征工程以及数据集才影响到了模型本质的结果。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程 ...

一、什么是特征工程? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive ...

特征选择 主要思想：包裹式（封装器法）从初始特征集合中不断的选择特征子集，训练学习器，根据学习器的性能来对子集进行评价，直到选择出最佳的子集。包裹式特征选择直接针对给定学习器进行优化 案例一、封装器法 常用实现方法：循序特征选择。 循序 ...

一般在machine learning意义上，我们常说的feature，是一种对数据的表达。当然，要衡量一种feature是否是合适的表达，要根据数据，应用，ML的模型，方法....很多方面来看。一般来说，Feature应该是informative（富有信息量），discriminative ...

https://mp.weixin.qq.com/s/au-U7oNkS0FWNtkHcRsrcw 1.表示学习 当我们学习一个复杂概念时，总想有一条捷径可以化繁为简。机器学习模型也不例外，如果有经过提炼的对于原始数据的更好表达，往往可以使得后续任务事倍功半。这也是表示学习的基本思路 ...

一、特征工程概述 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在 ...

机器学习是从数据中自动分析获取规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 数据集的构成：特征值+目标值（根据目的收集特征数据，根据特征去判断、预测）。（注意：机器学习不需要去除重复样本数据） 常用的数据集网址： Kaggle网址：https://www.kaggle.com ...