机器学习-特征工程技巧

特征工程是机器学习中极为重要的一环，它涉及将数据转化为特征的过程，这一过程对机器学习模型的最终表现具有决定性影响。特征工程包括数据采集、数据清洗、特征选择等多个步骤，并且需要结合特定业务领域的知识，从中抽取出对预测或分类任务有帮助的信息。 机器学习与特征工程紧密关联，机器学习任务能否成功很大程度上取决于所使用的特征。Andrew Ng认为特征工程是困难、耗时的，并需要专业知识。事实上，它构成了应用机器学习的本质。特征工程的意义在于，良好的特征可以带来更高的灵活性，使得模型能使用更简单的算法而获得更好的性能。 在工业界，特征工程对模型性能的提升有着明显作用。例如，某搜索引擎公司的广告部门能在两周内完成一次特征迭代，显著提升广告点击率预测的auc值；同时，通过更高效特征的产出，某电商平台的商品推荐准确度能够提升16%。这显示了特征工程在实际应用中的显著效益。 数据与特征处理是特征工程的基础，包括以下几个方面： 1. 数据选择、清洗和采样是特征工程的初步工作。数据选择决定哪些数据对模型有用，数据清洗去除脏数据，采样则是为了处理大规模数据集，确保算法的效率和效果。 2. 特征处理是将原始数据转换为机器学习模型能够理解的格式，包括数值型、类别型、日期型和文本型特征的处理。例如，对于文本数据，可能需要进行分词、去除停用词、词干提取等预处理步骤。 3. 组合特征处理则是通过数学计算或业务逻辑将多个特征合并为一个新特征，以期获得对模型预测更有帮助的信息。例如，对于时间序列数据，可能将不同时间段的数据合并为一个总时间特征。 4. 特征选择则是从所有特征中选取最有用的特征子集，提高模型的训练效率和预测性能。常见的特征选择方法有Filter、Wrapper和Embedded三种。 5. 特征处理案例分析则是将上述知识点应用于具体的机器学习任务中，通过案例演示理论知识在实践中的具体运用。 特征工程的执行过程中，数据分析和业务理解是不可或缺的，因为这决定了数据科学家能否设计出有效的特征。在互联网公司中，数据科学家往往要花费大量时间在数据清洗和特征提取上，而不是设计复杂的模型。这反映了特征工程在机器学习实践中相比算法本身的重要性。 特征工程是机器学习不可或缺的一环，它需要数据科学家具备专业的知识和技巧，以及对业务的深刻理解。通过对数据和特征的精心处理，可以显著提升机器学习模型的性能。