探秘机器学习中的特征工程：从基础到实践

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wx6607d52381290 2024-05-17 10:34:29 ©著作权

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在机器学习的浩瀚宇宙中，特征工程（Feature Engineering）是一颗璀璨的明珠，它不仅是数据科学的基石，更是模型性能提升的钥匙。本文将带您深入探索特征工程的奥秘，从理论基础到实战代码演练，揭示如何通过巧妙的特征变换解锁模型潜能。

特征工程概览

特征工程，简而言之，是指从原始数据中提取、转换或创造对机器学习模型有价值的特征的过程。它直接关系到模型的预测性能，有时甚至比模型的选择更为关键。特征工程涉及数据清洗、特征选择、特征转换、特征构造等多个环节，每一步都是对数据理解与领域知识的考验。

数据清洗

数据清洗是特征工程的第一步，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等。以Python中的Pandas库为例，处理缺失值可以这样操作：

import pandas as pd

# 假设df为数据框，含有缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 使用前一个非空值填充缺失值

特征选择

特征选择旨在从众多特征中挑选对模型预测最有贡献的子集，减少计算复杂度同时提升模型泛化能力。常用的有过滤法（如相关系数）、包裹法（如递归法）、嵌入法（如正则化）。以相关系数为例：

from scipy.stats import pearsonr
import numpy as np

correlations = df.corr()['target'].drop('target') # 假设'target'为标签列
relevant_features = correlations[correlations.abs() > 0.5].index.tolist() # 选择相关系数绝对值大于0.5的特征

特征转换

特征转换旨在创建更能表达数据模式的新特征或使特征适应模型要求。常见的转换包括标准化、归一化、独热编码等。

标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns) # 对df进行标准化处理

独热编码

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder()
encoded = encoder.fit_transform(df[['categorical_column']) # 假设'categorical_column'为类别型特征

创造特征

创造新特征往往是提升模型表现的秘密武器，它依赖于对业务深刻的理解。例如，假设分析用户购买行为，purchase_frequency（购买频率）和average_amount（平均消费额）可能是有意义的新特征。

df['purchase_frequency'] = df.groupby('user_id')['order_id'].transform('count')
df['average_amount'] = df.groupby('user_id')['amount'].transform('mean')