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机器学习中的特征工程 (FE) 转换原始数据，选择相关特征来提升模型性能。但是，它包括数据清理、处理分类变量、缩放特征和创建交互项。有效的 FE 对于实现最佳模型准确性和效率至关重要，需要结合领域知识和创造力。

什么是机器学习？
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机无需明确编程即可学习和做出预测。通过复杂的算法分析模式，它大大增强了各个领域的自动化和决策能力。具体来说，在图像识别和自然语言处理等应用中，这项技术正在重塑各个行业。

特征工程的类型
FE 涉及数据清理、处理分类变量和创建交互项等任务。这些步骤对于 加纳 whatsapp 数据​ 提高机器学习模型的性能至关重要。

特征工程技术
FE 是模型学习流程中的一个重要步骤，在这个步骤中，您可以将原始数据转换为模型训练所需的格式。有效的 FE 可以显著提高模型的性能。以下是一些常见的 FE 技术：

归责

FE 中的插补涉及填充缺失数据并确保数据集完整。此过程对于准确建模至关重要，使用统计度量或高级方法。通过用估计值替换间隙，插补可以保持数据集的完整性。过渡到模型训练时，插补数据可以提高准确性和稳健性，从而有助于提高整体性能。

独热编码

特征工程中的独热编码将分类变量转换为二进制向量。这种转换有助于模型解释非数字数据。但是，为每个类别分配一个唯一的二进制数字可以避免数字层次问题。独热编码增强了模型理解和利用分类信息的能力，从而提高了整体性能。

标签编码

FE 中的标签编码将分类变量简化为数字标​​签。此方法为每个类别分配唯一的数字代码。与独热编码不同，标签编码引入了序数关系，使其适用于某些算法。它有助于简化机器学习模型的非数字数据，提高可解释性和效率。

扩展

特征工程中的缩放将数值特征标准化为一致的尺度。这可确保对模型的贡献相等，防止特定特征占主导地位。通过对数据进行规范化，缩放可避免对较大量级的变量产生偏差。此外，它还能增强模型在训练和预测过程中的稳定性和性能。

分箱

FE 中的分箱将数值特征分组为区间。这可以捕获非线性关系并减轻异常值的影响。该过程涉及对连续数据进行分类，从而提供更简化的表示。分箱对于受益于离散数据的某些算法很有用，有助于提高模型性能。

对数变换

特征工程中的对数变换涉及将对数函数应用于倾斜数据。这可以促进更正态化的分布，从而减少极值的影响。当数据呈现广泛的量级范围时，对数变换非常有用，可以提高模型处理不同数据集的能力并提高整体性能。

多项式特征

FE 中的多项式特征通过将现有特征提升幂来生成新特征。这有助于捕捉数据中的非线性关系，使模型能够更好地拟合复杂模式。最后，通过引入高阶项，多项式特征增强了模型学习和表示复杂关系的能力，有助于提高预测性能。

交互术语

特征工程中的交互项通过组合两个或多个现有特征来创建新特征。这有助于捕捉变量之间的协同作用，揭示单独时不明显的关系。通过引入交互项，模型可以更好地理解变量如何相互影响，提高预测准确性并提供更细致入微的数据表示。

特征组合

FE 中的特征交叉涉及以非线性方式组合特征。当特征之间的相互作用对于预测目标变量至关重要时，这种方法尤其有用。但是，通过交叉组合创建新特征，模型可以深入了解复杂的关系，从而提高其根据不同输入特征的相互作用做出准确预测的能力。