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)雜度通過特征選擇和降維技術(shù)，可以去除冗余特征和無關(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)描述過濾式特征選擇是一種簡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)算簡單，速度快，但可能忽略特征之間的交互作用。過濾式特征選擇總結(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優(yōu)化模型預(yù)測(cè)性能來選擇特征。它通常使用一個(gè)子集搜索算法來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)建過程相結(jié)合，在模型訓(xùn)練過程中自動(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，但可能過于復(fù)雜，導(dǎo)致過擬合。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。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。通過求解廣義特征值問題，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。總結(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算法的特征選擇。信息增益互信息法是一種衡量兩個(gè)變量之間相關(guān)性的方法?？偨Y(jié)詞互信息法通過計(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)詞基于樹的特征轉(zhuǎn)換是一種通過構(gòu)建決策樹來轉(zhuǎn)換特征的方法。詳細(xì)描述基于樹的特征轉(zhuǎn)換通過訓(xùn)練決策樹模型，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?；跇涞奶卣鬓D(zhuǎn)換常用于解決特征選擇和特征生成的問題?；跇涞奶卣鬓D(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，可以通過網(wǎng)格搜索或貝葉斯估計(jì)等方法來確定。詳細(xì)描述Box-Cox變換特征組合06基于決策樹的組合方法基于決策樹的組合方法是一種常見的特征選擇方法，通過構(gòu)建決策樹模型，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)詞基于決策樹的組合方法通過構(gòu)建決策樹模型，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)的組合方法通過構(gòu)建多個(gè)模型并