前言 　　特征是數據中抽取出來的對結果預測有用的信息，可以是文本或者數據。特征工程是使用專業背景知識和技巧處理數據，使得特征能在機器學習算法上發揮更好的作用的過程。過程包含了特征提取、特征構建、特征選擇等模塊。 　　特征工程的目的是篩選出更好的特征，獲取更好的訓練數據。因為好的特征具有更強 ...

一、特征工程概述 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有時甚至在 ...

機器學習是從數據中自動分析獲取規律（模型），並利用規律對未知數據進行預測。 數據集的構成：特征值+目標值（根據目的收集特征數據，根據特征去判斷、預測）。（注意：機器學習不需要去除重復樣本數據） 常用的數據集網址： Kaggle網址：https://www.kaggle.com ...

本文將以iris數據集為例，梳理數據挖掘和機器學習過程中數據預處理的流程。在前期階段，已完成了數據采集、數據格式化、數據清洗和采樣等階段。通過特征提取，能得到未經處理的特征，但特征可能會有如下問題： 　　- 不屬於同一量綱 通常采用無量綱化進行處理； 　　- 信息冗余 ...

1. 預備知識 1.1 KS-檢驗 KS-檢驗與t-檢驗等方法不同的是KS檢驗不需要知道數據的分布情況，可以算是一種非參數檢驗方法。當然這樣方便的代價就是當檢驗的數據分布符合特定的分布時，KS-檢 ...

，通過專業的技巧進行數據處理，是的特征能在機器學習算法中發揮更好的作用。優質的特征往往描述了數據的固有結構 ...

對於數據挖掘，數據准備階段主要就是進行特征工程。 數據和特征決定了模型預測的上限，而算法只是逼近了這個上限。 好的特征要少而精，這會使模型更簡單、更精准。 一、特征構造 1.’常見提取方式 文本數據的特征提取 詞袋向量的方式：統計頻率 ...

當數據預處理完成后，我們需要選擇有意義的特征輸入機器學習的算法和模型進行訓練。通常來說，從兩個方面考慮來選擇特征： 　· 特征是否發散：如果一個特征不發散，例如方差接近於0，也就是說樣本在這個特征上基本上沒有差異，這個特征對於樣本的區分並沒有什么用。 　· 特征與目標 ...