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 ...

，通过专业的技巧进行数据处理，是的特征能在机器学习算法中发挥更好的作用。优质的特征往往描述了数据的固有结构 ...

前言 　　特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息，可以是文本或者数据。特征工程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更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。 　　特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强 ...

对于数据挖掘，数据准备阶段主要就是进行特征工程。 数据和特征决定了模型预测的上限，而算法只是逼近了这个上限。 好的特征要少而精，这会使模型更简单、更精准。 一、特征构造 1.’常见提取方式 文本数据的特征提取 词袋向量的方式：统计频率 ...

当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。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 ...

Andrew在他的机器学习课程里强调，在进行学习之前要进行特征缩放，目的是保证这些特征都具有相近的尺度，这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 python里常用的是preprocessing.StandardScaler() 公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行 ...

2 过滤式选择 　　过滤式选择和后续学习器无关，首先用特征选择过程对初始特征进行过滤，然后用过滤后的特征来训练模型。 　　Relief：用一个“相关统计量”的向量来度量特征的重要性，每个分量对应一个特征。 对特征子集的重要性评估为相关统计分量之和。 2.1 “相关统计量”的确定 ...