概述：上節咱們說了特征工程是機器學習的一個核心內容。然后咱們已經學習了特征工程中的基礎內容，分別是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光會前面的一些內容，還不足以應付實際的工作中的很多情況，例如如果咱們的原始數據 ...

如何找出模型需要的特征？首先要找到該領域的業務專家，讓他們給一些建議。比如我們需要解決一個葯品療效的分類問題，那么先找到領域專家，向他們咨詢哪些因素（特征）會對該葯品的療效產生影響，較大影響和較小影響的因素都要。這些因素就是我們特征的第一候選集。（摘自：https ...

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? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive ...

原文鏈接: An Introduction to Feature Selection 你需要哪些特征來構建一個預測模型? 這是一個困難的問題,需要這個領域的深度知識. 自動選擇你的數據中的那些對要解決的問題最有用的或者最相關的特征是可能的. 這個過程叫做特征選擇. 在這篇文章中,你會發 ...

特征選擇 (feature_selection) 目錄 特征選擇 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance ...

本博客是針對周志華教授所著《機器學習》的“第11章 特征選擇與稀疏學習”部分內容的學習筆記。 在實際使用機器學習算法的過程中，往往在特征選擇這一塊是一個比較讓人模棱兩可的問題，有時候可能不知道如果想要讓當前的模型效果更好，到底是應該加還是減掉一些特征，加又是加哪些，減又是減哪些，所以借着 ...

先看看博客上大家是怎么認為的吧： 如果用少量訓練數據訓練出來的模型（Ma）比使用全部數據但是經過特征裁剪訓練出來的模型(Mb)性能還要高，那么能說明什么問題？這里面兩個注意的地方，其一是少量數據產生的特征甚至還要比全部數據裁剪后的特征數量少很多，其二是如果用少量數據中的特征在全部數據上訓練 ...