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 ...

如何找出模型需要的特征？首先要找到该领域的业务专家，让他们给一些建议。比如我们需要解决一个药品疗效的分类问题，那么先找到领域专家，向他们咨询哪些因素（特征）会对该药品的疗效产生影响，较大影响和较小影响的因素都要。这些因素就是我们特征的第一候选集。（摘自：https ...

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 ...

原文链接: An Introduction to Feature Selection 你需要哪些特征来构建一个预测模型? 这是一个困难的问题,需要这个领域的深度知识. 自动选择你的数据中的那些对要解决的问题最有用的或者最相关的特征是可能的. 这个过程叫做特征选择. 在这篇文章中,你会发 ...

特征选择 (feature_selection) 目录 特征选择 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance ...

本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第11章 特征选择与稀疏学习”部分内容的学习笔记。 在实际使用机器学习算法的过程中，往往在特征选择这一块是一个比较让人模棱两可的问题，有时候可能不知道如果想要让当前的模型效果更好，到底是应该加还是减掉一些特征，加又是加哪些，减又是减哪些，所以借着 ...

先看看博客上大家是怎么认为的吧： 如果用少量训练数据训练出来的模型（Ma）比使用全部数据但是经过特征裁剪训练出来的模型(Mb)性能还要高，那么能说明什么问题？这里面两个注意的地方，其一是少量数据产生的特征甚至还要比全部数据裁剪后的特征数量少很多，其二是如果用少量数据中的特征在全部数据上训练 ...