在机器学习和数据科学领域中,特征工程是提取、转换和选择原始数据以创建更具信息价值的特征的过程。假设拿到一份数据集之后,如何逐步完成特征工程呢?
不同类型的特征包含的信息不同的,首先需要按照赛题字段的说明去对每个字段的类型进行区分。
下面是对不同类型的特征进行编码和操作的方法,其中取值特征本身包含的信息较多,因此可以直接考虑进行缩放:
数据往往具有大量的特征,而并非所有特征都对目标变量有同等重要的影响。为了建立高性能的机器学习模型,我们需要找到关键特征,即对预测目标具有显著贡献的特征。
相关性是衡量两个变量之间线性关系强度的指标,可以用来发现特征与目标变量之间的关联程度。常用的相关性计算方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。通过计算各个特征与目标变量之间的相关性,我们可以找到与目标变量强相关的特征。
决策树和随机森林等树模型可以通过测量特征在树中分裂中的贡献度来评估特征的重要性。树模型重要性的计算方法通常包括特征在树中分裂的次数、特征带来的信息增益或基尼系数的变化等。
在将数据纳入模型之前,还需要对特征进行编码,将原有的特征转换成数值形式,或者抽取出特征中的信息。
类别特征编码有多种方法可供选择,常见的包括标签编码、独热编码、二进制编码等。每种方法都有其优势和限制,因此需要综合考虑特征的属性和模型的要求,选择最适合的编码方式。在实际应用中,我们需要根据具体情况选择适合的编码方法,这需要考虑以下因素:
在进行特征工程后,下一步是构建Baseline(基础模型),这是机器学习任务中的重要步骤。Baseline是一个简单而基础的模型,用来作为后续模型优化和改进的起点。
Baseline模型不用过于复杂,也不需要调参。只需要能反应加入和删除特征精度有变化即可。
在特征工程的过程中,创造性地构造新的特征是一个关键步骤。通过构造新特征,我们可以进一步提取数据中的有用信息,增强模型的表达能力和泛化能力。
在创造新特征时,需要注意新特征的含义和对问题的贡献。新特征应该能够更好地表达数据的特点和模式,同时避免引入噪声或不必要的信息。理解新特征的意义,有助于我们更好地解释模型的预测结果,并为特征选择提供指导。
特征筛选是特征工程中的关键步骤之一,它有助于优化模型的复杂度和性能,同时保留对目标有意义的有效特征。在特征筛选过程中,我们需要添加新特征并验证Baseline模型的精度变化,同时注意精度变化是否是随机波动引起的。
在特征筛选过程中,我们需要注意精度变化是否只是由于随机波动导致的。为了排除随机性的影响,可以采用以下方法:
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