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特征工程

1.特征工程特征归一化问：为什么需要对数值类型的特征做归一化？分析解答：为了消除数据特征之间的量纲影响，对特征进行归一化处理，使得不同指标之间具有可比性。...2.类别型特征类别型特征指在有限选项内取值的特征。...3 高维组合特征的处理问题：什么是组合特征？如何处理高维组合特征？为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中疆场会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。...将组合的特征分别用k维的低维向量表示。 4 组合特征问题：怎样有效找到组合特征？基于决策树的特征组合寻找方法。给定原始输入该如何有效地构造决策树？...深度学习模型提供了一种自动地进行特征工程的方式，模型中的每个隐层都可以认为对应着不同抽象层次的特征。

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特征工程

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。...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。...信息增益度量：特征f的信息增益定义为使用特征f的先验不确定性与期望的后验不确性之间的差异。若特征f1的信息增益大于特征f2的信息增益，则认为特征f1优于特征f2。...它的主要思想是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法，不断的重复，最终汇总特征选择结果，比如可以统计某个特征被认为是重要特征的频率（被选为重要特征的次数除以它所在的子集被测试的次数）。...决策树生成的过程也就是特征选择的过程。特征选择可以使用ITMO_FS，它是一个特征选择库，它可以为 ML 模型进行特征选择。拥有的观察值越少，就越需要谨慎处理过多的特征，以避免过度拟合。

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特征工程

特征工程是用数学转换的方法将原始输入数据转换为用于机器学习模型的新特征。...特征工程提高了机器学习模型的准确度和计算效率，体现在以下五个方面 1、把原始数据转换成与目标相关的数据我们可以使用特征工程对原始数据进行转换，使其更接近目标变量，转换后的特征对目标更有预测性。...更进一步，位置信息转换成收入和人口密度的特征工程，可使我们估计这些位置衍生出的特征哪一个更为重要。 3、使用非结构化的数据源特征工程可使我们在机器学习模型中使用非结构化的数据源。...引自《机器学习实战》在机器学习应用领域中，特征工程扮演着非常重要的角色，可以说特征工程是机器学习应用的基础。...在机器学习应用中，特征工程介于“数据”和“模型”之间，特征工程是使用数据的专业领域知识创建能够使机器学习算法工作的特征的过程，而好的数据胜于多的数据。

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特征工程

这次特征工程主要是以天池的一个二手车交易价格预测比赛出发进行学习特征工程和数据清洗转换是比赛中至关重要的一块，因为数据和特征决定了机器学习的上限，而算法和模型只是逼近这个上限而已，所以特征工程的好坏往往决定着最后的结果...特征工程一般包括特征构造，特征选择，降维等步骤，但是它一般是和数据清洗转换放在一块，也有的把这两块统称为特征工程，因为两者联系实在是密切（你中有我，我中有你的景象）通过数据清洗和转换，我们能够更好地表示出潜在问题的特征...特征构造特征工程这块，在特征构造的时候，我们需要借助一些背景知识，遵循的一般原则就是我们需要发挥想象力，尽可能多的创造特征，不用先考虑哪些特征可能好，可能不好，先弥补这个广度，而特征构造的时候数值特征...通过上面的步骤，我们已经把特征工程做完了。简单的梳理一下，首先构造的是时间特征，构造了使用时间，是否报废，使用时间分箱，是否淡旺季等特征。...总结梳理一下上面的知识：特征工程和数据清洗分不开，特征工程部分包括特征构造，特征筛选和降维等技术，特征构造部分，我们需要发散思维，根据背景尽可能的构造特征出来，挖掘数据的潜在信息，当然，构造的时候，不同字段的特征得分开处理

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特征工程之特征表达

在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1....对地理特征，比如“广州市天河区XX街道XX号”，这样的特征我们应该如何使用呢？处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值，则需要转化为多个离散特征，比如城市名特征，区县特征，街道特征等。...比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。...小结本文总结了特征表达的一些具体方法，但是特征表达的方法便不止于上文中的方法，毕竟这是工程实践。但是上文中的方法是比较普遍的，希望可以给大家一些帮助和启发。

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特征工程之特征选择

特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。...特征的来源　　　　在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征；另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。...这个特征集合有时候也可能很大，在尝试降维之前，我们有必要用特征工程的方法去选择出较重要的特征结合，这些方法不会用到领域知识，而仅仅是统计学的方法。　　　　最简单的方法就是方差筛选。...寻找高级特征　　　　在我们拿到已有的特征后，我们还可以根据需要寻找到更多的高级特征。比如有车的路程特征和时间间隔特征，我们就可以得到车的平均速度这个二级特征。...个人经验是，聚类的时候高级特征尽量少一点，分类回归的时候高级特征适度的多一点。 4. 特征选择小结　　　　特征选择是特征工程的第一步，它关系到我们机器学习算法的上限。

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特征工程（中）- 特征表达

在本篇中我们聊一下特征表达（或者说特征编码）的问题，即从这些选定的维度，如何去刻画特定的对象。 01 特征表达要考虑哪些方面？...从一个完整的机器学习任务来看，在选择完特征之后，特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量，供机器学习模型使用。因此，特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。...特征属性特征按其取值类型不同，可以简单分为连续型和离散型。而离散型特征，又可以分为类别型和序列型。下面依次简要说明。连续型特征：取值为连续实数的特征。比如，身高，175.4cm。...模型需求如果你在公司负责建模调优，那你对负责特征工程的同事，会有什么样的需求呢？换言之，你希望他们给你什么样的特征呢？应该不外乎这么几点，类型匹配、特征准确性、特征完备性和方便模型训练。...对文中提到的归一化，我们认为也是特征表达的一个方面，但这个问题不太核心，且限于篇幅，不再详述。下篇文章将是特征工程系列的最后一篇，届时会讨论特征评估的问题。

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利用Python进行常见的特征工程

利用Python进行常见的特征工程上期说到数据分析师一般对业务数据提取的时候就会进行数据清洗，也会做一些业务逻辑或者数据逻辑上的特征处理。...但由于特征工程是数据建模重要的一环，所以这里就做一个简单的总结。...希望能给大家带来一些小小地帮助～首先给到一个特征工程概览图（如下）：特征工程单特征操作数据变换离散变量-哑编码 import pandas as pd # 构造数据 df = pd.DataFrame...------------- c1 c2 c3 3 NaN 78.0 NaN 4 NaN NaN 101.0 6 93.0 NaN NaN 多特征操作...8.06179978, 0.30042062], [ 7.12868772, -0.78666043], [ 7.48982797, -0.26538449]]) 构造新特征

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特征工程之特征关联

特征工程之特征关联 0.说在前面 1.皮尔逊 2.pointbiserialr系数 3.Spearman's 系数 4.总结 5.作者的话 0.说在前面昨天学习了seaborn绘制图形...，以及单变量与多变量之间的绘图，那么今天从统计学角度实战分析在处理特征工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导，在后续更新)。...在这里吧，我们可以注意到以下几种特征都是连续变量： lat long sqft_above sqft_basement sqft_living sqft_lot yr_built yr_renovated...针对连续变量，我们在做特征工程时，需要做的便是皮尔逊系数分析！...由于运行的结果众多，这里拿一个说明，如上图所示，pearsonr系数为0.7,说明与price的关联程度很强，那么在提取特征时，就得着重关注！

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特征工程(四): 类别特征

线性相关特征，就像我们一样在tfidf中发现，有点烦人，因为它意味着训练线性模型不会是唯一的。特征的不同线性组合可以做出同样的预测，所以我们需要跳过额外条件的来理解特征对预测的影响。...虚拟编码通过仅使用表示中的k-1个特征来消除额外的自由度。公共汽车下面有一个特征，由全零矢量表示。这被称为参考类别。...哈希编码当有很多特征时，存储特征向量可能占用很多空间。特征散列将原始特征向量压缩为m维通过对特征ID应用散列函数来创建矢量。...散列特征的一个缺点是散列特征是聚合的原始特征，不再可解释。在这个例子中，我们将使用Yelp评论数据集来演示存储和,解释性使用的为sklearn的库FeatureHasher。...然而，因为它是一种特征工程技术，而不是一种建模或优化方法，所以没有关于该主题的研究论文。

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python开发：特征工程代码模版（一）

作为一个算法工程师，我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少，作为一个爱偷懒的人，总机械重复的完成一样的预处理工作，我是不能忍的，所以在最近几天，我正在完善一些常规的、通用的预处理的code，方便我们以后在每次分析之前直接...data.iloc[:, normal_index], class_df], axis=1) return data_update ---- 正负样本不平衡的解决，这边我写的是smote，理论部分建议参考：Python...：SMOTE算法,其实简单的欠抽样和过抽样就可以解决，建议参考这边文章：Python:数据抽样平衡方法重写。

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特征工程（上）- 特征选择

机器学习问题，始于构建特征。特征质量的好坏，直接影响到最终的模型结果。构建特征是一个很大的工程，总体来讲包括“特征选择”、“特征表达”和“特征评估”3个部分。...我们也按这3个部分，并结合自己的具体实践，用3篇文章来和大家聊一下特征工程的相关问题。本篇文章，我们讨论一下特征选择。特征选择指的是，在全部的特征中，挑选出对最终的机器学习任务有用的特征。...在进行特征选择时，可以丢弃那些方差特别小的特征。...子集选择基于模型，我们也可以用子集选择的思路来选取特征。假设特征的维度为N，要从中选出n个（n < N）特征，目标是让模型在选出的特征上效果最好。...如果我们先从N个特征中选出一个最好的特征，然后让其余的N-1个特征分别与第一次选出的特征进行组合，从N-1个二元特征组合中选出最优组合。之后，再次在上次的基础上，添加一个新的特征，考虑3个特征的组合。

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特征工程（下）- 特征评估

作者丨stephenDC 编辑丨Zandy 作者会在本文中结合自己在视频推荐方面的工作经验，着重从工程实现方面，讲述如何对特征进行评估的问题。...特征工程的最终目的是提供给模型做预测，因此只要特征在模型上表现的好就够了。这话一点儿没错，但倘若特征的表现不如人意呢？我们有没有办法提前发现问题，或者说如果最后不得不推倒重来，怎么找到改进的方向。...所以，这种方法从原理上决定了，对没有被播放过或刚上线不久未被用户充分选择的视频，因为得到的特征会不准确，都无法覆盖。特征维度在实际工程实现的时候，特征的维度是一个非常重要的考虑因素。...作者曾经基于Spark mllib来做特征工程，后来发现mllib有一个致命的缺陷，就是只实现了数据分布式，而没有实现参数分布式。...没有这些相关同事的工作，特征工程就是巧妇难为无米之炊了。小结本文在“特征选择”和“特征表达”的基础上，聊了一下特征评估的问题。至此，特征工程系列终于结束。

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python开发：特征工程代码模版（二）

正题开始：这篇文章是入门级的特征处理的打包解决方案的python实现汇总，如果想get一些新鲜血液的朋友可以叉了，只是方便玩数据的人进行数据特征筛选的代码集合，话不多说，让我们开始。...特征工程.png ---- 方差选择法 def var_filter(data, k=None): var_data = data.var().sort_values() if k is...failed with exit status 1 ---------------------------------------- Command "/Users/slade/anaconda3/bin/python...，用R语言里面的step()函数是一毛一样的东西，都是循环sample特征，选一个对于当前模型，特征组合最好的结果。...这边facebook有个非常好的拓展的思路，但是大家都吹的多实际应用很少，我最近在搞这事情，等下更完这边的特征工程和下面一个nlp的case后，我想专门聊聊这个事情，用的就是决策树的另一角度，以叶子结点代替原

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特征工程之特征缩放&特征编码

建议收藏好好阅读机器学习入门系列（2）--如何构建一个完整的机器学习项目第五篇该系列的前四篇文章：机器学习入门系列(2)--如何构建一个完整的机器学习项目(一) 机器学习数据集的获取和测试集的构建方法特征工程之数据预处理...（上）特征工程之数据预处理（下）本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...优点：模型简单缺点：特征工程比较困难，但一旦有成功的经验就可以推广，并且可以很多人并行研究。对于非线性模型（比如深度学习），通常使用“少量连续特征+复杂模型”。...优点：不需要复杂的特征工程缺点：模型复杂分桶 1.离散化的常用方法是分桶：将所有样本在连续的数值属性 j 的取值从小到大排列。然后从小到大依次选择分桶边界。...---- 参考：《百面机器学习》第一章特征工程 https://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/49388733#commentBox https

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【Python】60个“特征工程”计算函数（Python代码）

近期一些朋友询问我关于如何做特征工程的问题，有没有什么适合初学者的有效操作。...特征工程的问题往往需要具体问题具体分析，当然也有一些暴力的策略，可以在竞赛初赛前期可以带来较大提升，而很多竞赛往往依赖这些信息就可以拿到非常好的效果，剩余的则需要结合业务逻辑以及很多其他的技巧，此处我们将平时用得最多的聚合操作罗列在下方...聚合特征汇总 pandas自带的聚合函数 mean(): Compute mean of groups sum(): Compute sum of group values size(): Compute...np.asarray(x) # From https://stackoverflow.com/questions/3843017/efficiently-detect-sign-changes-in-python

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了解特征工程特征工程:2.特征预处理

根据用户喜好信息, 智能推荐商品(淘宝首页推荐) 分析客服问答模型, 替代人工客服(JD客服) 分析客户信用数据, 计算信贷额度(蚂蚁金服) 特征对于人类个体而言姓名,年龄,性别,都是其自身的特征...特征值, 目标值判定男女特征值(已知的): 身高, 体重, 头发长度, 体征(很多) 目标值(未知的): 男, 女样本如果对全班学生成绩进行分析,一个学生就是一个样本 ----...特征工程: 特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的预测准确性特征抽取特征预处理特征降维 1.特征抽取 1.1 字典特征抽取: 万能的0和1之字典特征抽取..., 出现过的特征统统列举出来,然后每个样本挨个比对所有特征,如果存在对应的特征则取1, 不存在则取0 one-hot from sklearn.feature_extraction.text...数据降维 3.1 特征选择: 将某些低于特定方差的特征值过滤掉(特征较少时采用) from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold def

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特征工程(完)

（上）特征工程之数据预处理（下）特征工程之特征缩放&特征编码这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列...实际上，特征工程其实是非常需要通过实践才能更好掌握这个技能的，单纯看理论，理解不够深入，实际应用到项目或者比赛中的时候，才会有更深入的理解。...深度学习模型的出现正好提供了一种自动进行特征工程的方法，它的每个隐含层都相当于不同抽象层次的特征。...---- 小结特征工程这个内容加上本文总共写了四篇文章，从数据预处理，处理缺失值、异常值，类别不平衡和数据扩充问题，到特征缩放、特征编码，以及本文的特征选择、特征提取和特征构造，基本包含了特征工程涉及的内容...实际上是在对于《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》第二章数据准备部分的总结，刚好涉及到特征工程内容，所以打算好好做个总结，没想到这部分内容真的不少，而对于特征工程，我的经验其实不算很丰富

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特征工程笔记

虽然说特征工程很大程度上是经验工程，跟具体业务相关，但是我们可以根据一些思路来进行，以下是我在实践过程中总结出来的一些思路，希望能给大家带来一点启发。...散点图 scatter 分布图（seaborn.distplot）热力图+协方差矩阵 heatmap 对比图 PairGrid 使用完热力图后将与目标属性最相关的几个属性做一个对比图，两两对比 1.特征构建...根据相关领域的经验和概览得到的信息，决定怎么对属性进行组合比较合适原始属性四则运算求和求增幅求众数，方差，极差特征交叉组合特征随机组合，然后使用PCA降维对结构化属性进行组合（四则运算...加权融合对不同的特征采用不同的权重数值归一化数值重新赋值将连续数值分段，进行离散化（one hot编码 TF-IDF编码） 3.特征选择主成分分析（PCA）因子分析机器学习获取特征重要性分数...根据方差选择，选择方差大于一定阈值的特征（方差太小说明该特征的区别不明显）

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特征工程(一)：

股票价格是在交易所观察到的，由汤普森路透社等中间人汇总，存储在数据库中，由公司购买，在 Hadoop 集群中转换为 Hive 存储，通过脚本从商店中抽出，进行二次抽样，由另一个脚本处理和清理，转储为文件，转换为可以在 R，Python...可能它们与模型相关联的事实也没那么明显；一些模型更适合某些类型的特征，反之亦然。正确的特征应该与手头的任务相关并且容易被模型摄取。特征工程是指给定数据、模型和任务是制定最佳特征的过程。...这并不意味着不再需要特征工程。好的特征不仅代表数据的显著方面，而且符合模型的假设。因此，转换常常是必要的。数字特征工程技术是基础。当原始数据被转换为数字特征时，它们可以被应用。...（严格地说，这将是目标工程，而不是特征工程。）对数变换，这是一种功率变换，将变量的分布接近高斯。另一个解决方案是第5章讨论的bin计数方法。...因此，所有道路最终都会指向某种数字特征工程技术。

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