特征工程的概念（特征工程是啥）



1.1 特征工程是什么

特征工程(feature engineering)

将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。

Color,Time即是无用的属性

坏属性(冗余属性)的影响

1.模型过拟合

2.时间成本高

1.2 特征工程效果评估

特征工程的效果评估

1.在应用特征工程之前，得到机器学习模型的基准性能;

2.在机器学习流水线中应用一种或多种特征工程;

3.将应用特征工程后的模型性能与基准性能进行对比。

性能的定义随算法的不同而改变，目前有数十种公认的指标

常见的有

评估回归问题的：

k折交叉验证

均方误差

评估无监督学习的：

轮廓系数

1.3定性定量

评分(1~5星) ,是定量还是定性?

➢定量:有4.71星这样的平均分则是定量的。

➢定量:有4.71星这样的平均分则是定量的。定性:讨厌、还行、喜欢、喜爱还是特别喜爱。

定性定量的界限是比较模糊的，所以我们引入数据等级进行细化。

1.4数据的等级

数据的4个等级

➢定类等级(nominal level)

➢定序等级(ordinal level)

➢定距等级(interval level)

➢定比等级(ratio level)

定类等级(nominal level)

➢定类等级是数据的第一个等级，只按名称分类。

➢血型(A、 B、 O和AB型)、性别(男、女)动物物种和人名。

➢可以执行的数学操作:统计众数(频次) 、不能执行任何定量数学操作。

➢定量数据，最高级别的控制和数学运算，有了一个绝对零点的概念，可以做乘除运算

➢如模型准确率、国民生产总值。

算法模型能够处理的都是定比或定距等级的数据（也就是定量的数据）

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