上周參加了學校的數據挖掘競賽，總的來說，在還需要人工干預的機器學習相關的任務中，主要解決兩個問題：（1）如何將原始的數據處理成合格的數據輸入（2）如何獲得輸入數據中的規律。第一個問題的解決方案是：特征工程。第二個問題的解決辦法是：機器學習。 相對機器學習的算法 ...

特征篩選的方法主要包括：Filter（過濾法）、Wrapper（封裝法）、Embedded（嵌入法） filter: 過濾法 特征選擇方法一：去掉取值變化小的特征（Removing features with low variance） 方法雖然簡單但是不太好 ...

特征工程 · 定義：特征工程是指將原始數據轉換為特征向量。(比如一片文檔包含文本等類型，將這些文本類型的數據轉換為數字類型的數據，這個過程是為了計算機更好的理解數據) · 目的：特征工程的處理直接影響模型的預測結果，目的也正是為了提高模型的預測效果 ...

本文介紹文本處理時比較常用且有效的tfidf特征提取方法 1. 提取tf特征 TF即是詞頻(Term Frequency)是文本信息量統計方法之一，簡單來說就是統計此文本中每個詞的出現頻率 傳入參數wordDict是包含字詞及其出現頻次的字典，bow是包含所有字詞 ...

在特征工程之特征選擇中，我們講到了特征選擇的一些要點。本篇我們繼續討論特征工程，不過會重點關注於特征表達部分，即如果對某一個特征的具體表現形式做處理。主要包括缺失值處理，特殊的特征處理比如時間和地理位置處理，離散特征的連續化和離散化處理，連續特征的離散化處理幾個方面。 1. ...

1.1 特征工程是什么 特征工程(feature engineering) 將數據轉換為能更好地表示潛在問題的特征，從而提高機器學習性能。 Color,Time即是無用的屬性 壞屬性(冗余屬性)的影響 1.模型過擬合 2.時間成本高 1.2 特征工程效果評估 特征工程 ...

一、特征工程的重要性 有這么一句話在業界廣泛流傳：數據和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已，在樓主本人親自做的機器學習項目中也發現，不同的機器學習算法對結果的准確率影響有限，好的特征工程以及數據集才影響到了模型本質的結果。那特征工程到底是什么呢？顧名思義，其本質是一項工程 ...

　　一、什么是特征工程？其實也是數據處理的一種方式，和前面的原始數據不一樣的是，我們在原始數據的基礎上面，通過提取有效特征，來預測目標值。而想要更好的去得出結果，包括前面使用的數據處理中數據特征提取，新增減少等手段都是特征功能的一種，這里為什么要單獨提出來講特征工程，而不是數據處理 ...