高級(jí)特征工具課件

高級(jí)特征工具課件目錄contents特征工程概述特征選擇特征提取特征轉(zhuǎn)換特征縮放特征組合特征工程概述01是指通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列轉(zhuǎn)換和處理，以提取出能夠用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)特征的過(guò)程。提高模型的預(yù)測(cè)精度、降低模型的復(fù)雜度、提高模型的解釋性等。特征工程的定義特征工程的目標(biāo)特征工程03提高模型解釋性通過(guò)特征工程，可以將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為具有實(shí)際意義的特征，從而提高模型的解釋性，有助于理解模型的工作原理。01提高模型性能通過(guò)特征工程，可以提取出更具有預(yù)測(cè)性的特征，從而提高模型的預(yù)測(cè)精度。02降低模型復(fù)雜度通過(guò)特征選擇和降維技術(shù)，可以去除冗余特征和無(wú)關(guān)特征，從而降低模型的復(fù)雜度，提高模型的泛化能力。特征工程的重要性對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析和探索，了解數(shù)據(jù)的分布、異常值、缺失值等情況。數(shù)據(jù)探索對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的轉(zhuǎn)換和處理，以提取出更具有預(yù)測(cè)性的特征。特征轉(zhuǎn)換從轉(zhuǎn)換后的特征中選擇出最具有預(yù)測(cè)性的特征，以降低模型復(fù)雜度和提高模型性能。特征選擇通過(guò)降維技術(shù)，如主成分分析（PCA）等，將高維特征轉(zhuǎn)換為低維特征，以提高模型的可解釋性和泛化能力。特征降維特征工程的步驟特征選擇02總結(jié)詞基于特征的單獨(dú)評(píng)估進(jìn)行選擇詳細(xì)描述過(guò)濾式特征選擇是一種簡(jiǎn)單直接的特征選擇方法，它根據(jù)特征的統(tǒng)計(jì)屬性、信息論度量或其他單獨(dú)評(píng)估準(zhǔn)則對(duì)特征進(jìn)行排序和選擇。這種方法計(jì)算簡(jiǎn)單，速度快，但可能忽略特征之間的交互作用。過(guò)濾式特征選擇總結(jié)詞基于模型預(yù)測(cè)性能進(jìn)行特征選擇詳細(xì)描述包裝式特征選擇通過(guò)優(yōu)化模型預(yù)測(cè)性能來(lái)選擇特征。它通常使用一個(gè)子集搜索算法來(lái)搜索所有可能的特征組合，并選擇使模型性能最優(yōu)的特征子集。這種方法考慮了特征之間的交互作用，但計(jì)算復(fù)雜度較高。包裝式特征選擇在模型構(gòu)建過(guò)程中融入特征選擇總結(jié)詞嵌入式特征選擇將特征選擇與模型構(gòu)建過(guò)程相結(jié)合，在模型訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)進(jìn)行特征選擇。這種方法能夠自動(dòng)識(shí)別重要特征并避免冗余特征，但可能過(guò)于復(fù)雜，導(dǎo)致過(guò)擬合。詳細(xì)描述嵌入式特征選擇基于模型的特征選擇利用現(xiàn)有模型進(jìn)行特征選擇總結(jié)詞基于模型的特征選擇利用現(xiàn)有訓(xùn)練好的模型進(jìn)行特征選擇。它通過(guò)使用模型的特征權(quán)重、特征重要性得分或其他相關(guān)指標(biāo)來(lái)評(píng)估和選擇特征。這種方法可以利用現(xiàn)有模型的性能和知識(shí)，但可能受到模型局限性的影響。詳細(xì)描述特征提取03總結(jié)詞PCA是一種常用的特征提取方法，通過(guò)線性變換將原始特征轉(zhuǎn)換為新的特征，使得新特征具有最大的方差。詳細(xì)描述PCA通過(guò)構(gòu)建原始特征的協(xié)方差矩陣，找到協(xié)方差矩陣的最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，將原始特征投影到該特征向量上，從而得到新的特征。PCA能夠去除原始特征中的冗余信息，使得新特征更加具有代表性。主成分分析（PCA）VSLDA是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征提取方法，通過(guò)投影原始特征到線性判別向量上，使得不同類別的樣本盡可能分開(kāi)。詳細(xì)描述LDA的目標(biāo)是最小化類內(nèi)散度矩陣和最大化類間散度矩陣之間的差異。通過(guò)求解廣義特征值問(wèn)題，找到使得類間散度矩陣的特征值最大的特征向量，將原始特征投影到該特征向量上，從而得到新的特征。LDA在人臉識(shí)別、文本分類等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用?？偨Y(jié)詞線性判別分析（LDA）KPCA是一種非線性特征提取方法，通過(guò)將原始特征映射到高維空間中，在高維空間中進(jìn)行PCA分析。KPCA通過(guò)選擇合適的核函數(shù)將原始特征映射到高維空間中，在高維空間中構(gòu)建協(xié)方差矩陣并進(jìn)行PCA分析。KPCA能夠捕捉到原始特征中的非線性關(guān)系，提取出更加豐富的特征信息?？偨Y(jié)詞詳細(xì)描述核主成分分析（KPCA）總結(jié)詞WT是一種信號(hào)處理方法，通過(guò)小波基函數(shù)的伸縮和平移對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度分析。詳細(xì)描述WT可以將信號(hào)分解成不同頻率和時(shí)間尺度的分量，從而提取出信號(hào)中的不同特征。在圖像處理中，WT可以用于圖像壓縮、去噪、邊緣檢測(cè)等方面。在自然語(yǔ)言處理中，WT可以用于詞袋模型、文本分類等方面。小波變換（WT）特征轉(zhuǎn)換04卡方檢驗(yàn)總結(jié)詞卡方檢驗(yàn)是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于比較兩個(gè)分類變量之間的關(guān)系。詳細(xì)描述卡方檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算觀察頻數(shù)與期望頻數(shù)之間的差異，評(píng)估分類變量之間的獨(dú)立性或關(guān)聯(lián)性。它常用于分類任務(wù)的特征選擇，以排除與目標(biāo)變量無(wú)關(guān)的特征?？偨Y(jié)詞信息增益是一種基于信息熵的概念，用于衡量特征對(duì)于分類的貢獻(xiàn)。要點(diǎn)一要點(diǎn)二詳細(xì)描述信息增益越大，表示該特征對(duì)于分類的貢獻(xiàn)越大。通過(guò)比較不同特征的信息增益，可以篩選出對(duì)分類最有利的特征。信息增益常用于決策樹(shù)算法的特征選擇。信息增益互信息法是一種衡量?jī)蓚€(gè)變量之間相關(guān)性的方法?？偨Y(jié)詞互信息法通過(guò)計(jì)算一個(gè)特征與目標(biāo)變量之間的互信息，評(píng)估特征與目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度?；バ畔⒃浇咏?，表示特征與目標(biāo)變量越相關(guān)；反之，則越不相關(guān)?；バ畔⒎ǔＳ糜谔卣鬟x擇和特征排序。詳細(xì)描述互信息法總結(jié)詞基于樹(shù)的特征轉(zhuǎn)換是一種通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)來(lái)轉(zhuǎn)換特征的方法。詳細(xì)描述基于樹(shù)的特征轉(zhuǎn)換通過(guò)訓(xùn)練決策樹(shù)模型，將原始特征進(jìn)行拆分和組合，生成新的特征。這種方法能夠挖掘出非線性特征之間的關(guān)系，并生成易于理解和使用的特征?；跇?shù)的特征轉(zhuǎn)換常用于解決特征選擇和特征生成的問(wèn)題?；跇?shù)的特征轉(zhuǎn)換特征縮放05總結(jié)詞將特征值映射到0-1之間詳細(xì)描述min-max縮放是最常用的特征縮放方法之一，通過(guò)將原始特征值減去最小值，再除以最大值與最小值的差值，將特征值映射到0-1之間。這種方法適用于數(shù)據(jù)范圍差異較大的特征，能夠消除量綱對(duì)模型的影響。min-max縮放總結(jié)詞將特征值轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布詳細(xì)描述z-score縮放通過(guò)將原始特征值減去均值，再除以標(biāo)準(zhǔn)差，將特征值轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。這種方法適用于數(shù)據(jù)分布較為分散的特征，能夠使數(shù)據(jù)分布更加集中，提高模型的穩(wěn)定性。z-score縮放將特征值轉(zhuǎn)換為以10為底的對(duì)數(shù)總結(jié)詞對(duì)數(shù)變換通過(guò)將原始特征值轉(zhuǎn)換為以10為底的對(duì)數(shù)，能夠?qū)?shù)據(jù)范圍縮小，同時(shí)還能使數(shù)據(jù)分布更加集中。對(duì)數(shù)變換適用于數(shù)據(jù)分布偏斜或數(shù)據(jù)范圍過(guò)大的特征，能夠提高模型的預(yù)測(cè)精度。詳細(xì)描述對(duì)數(shù)變換通過(guò)λ參數(shù)轉(zhuǎn)換特征值，使數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布假設(shè)總結(jié)詞Box-Cox變換是一種靈活的特征變換方法，通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)摩藚?shù)，能夠?qū)⑻卣髦缔D(zhuǎn)換為符合正態(tài)分布的形式。Box-Cox變換適用于數(shù)據(jù)分布不符合正態(tài)分布的情況，能夠改善模型的預(yù)測(cè)性能。使用Box-Cox變換時(shí)，需要先確定λ參數(shù)的值，可以通過(guò)網(wǎng)格搜索或貝葉斯估計(jì)等方法來(lái)確定。詳細(xì)描述Box-Cox變換特征組合06基于決策樹(shù)的組合方法基于決策樹(shù)的組合方法是一種常見(jiàn)的特征選擇方法，通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)模型，對(duì)特征進(jìn)行重要性評(píng)估，選擇重要特征進(jìn)行組合?？偨Y(jié)詞基于決策樹(shù)的組合方法通過(guò)構(gòu)建決策樹(shù)模型，對(duì)每個(gè)特征進(jìn)行重要性評(píng)估，根據(jù)特征重要性進(jìn)行特征選擇。這種方法能夠有效地去除冗余特征，提高模型的預(yù)測(cè)精度和效率。在實(shí)際應(yīng)用中，可以采用隨機(jī)森林、梯度提升決策樹(shù)等算法實(shí)現(xiàn)。詳細(xì)描述總結(jié)詞基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性映射能力，對(duì)特征進(jìn)行組合和優(yōu)化，以提高模型的預(yù)測(cè)性能。詳細(xì)描述基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)輸入特征進(jìn)行組合和優(yōu)化。這種方法能夠自動(dòng)地選擇重要特征，并發(fā)現(xiàn)特征之間的復(fù)雜關(guān)系。常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法VS基于集成學(xué)習(xí)的組合方法通過(guò)構(gòu)建多個(gè)模型并