对于不同的数据科学家,特征工程可能呈现不同的意义。对于一些数据科学家,特征工程是我们如何缩减用于监督模型的特征(例如,试图预测响应或结果变量)。
特征工程并不是解决所有问题的灵丹妙药。例如,在数据量过小的情况下,特征工程无法解决机器学习模型面临的数据不足问题。对于包含少于1000行数据的数据集,在特征工程方面的努力有限,很难从这些数据观察中提取更多信息。
特征工程也不能在特征和响应之间创建本来不存在的联系。如果最初的特征在隐含上对于响应变量没有任何预测能力,那么再多的特征工程也无法创造这种联系。可以在性能上取得一些小幅度的提升,但不能指望特征工程或机器学习模型能够奇迹般地在特征和响应之间创造关系。
定义问题领域(Defining the problem domain):这一步骤涉及明确我们想要通过机器学习解决的问题,同时考虑模型预测速度或可解释性等特点。这些考虑将在模型评估阶段起到关键作用。
获取准确代表问题的数据(Obtaining data):考虑并实施数据收集方法,确保数据收集公平、安全,并尊重数据提供者的隐私。此时还可以进行探索性数据分析(EDA),以更好地了解正在处理的数据。
特征工程(Feature engineering):这是文本中重点介绍的部分。特征工程涵盖了将数据转化为适合输入机器学习模型的最佳表示的所有工作。
模型选择和训练(Model selection and training):在这个阶段,选择适合数据和问题的模型,并进行仔细的训练。如果在第一步中强调模型的可解释性,可能会选择基于树的模型而不是深度学习模型。
模型部署和评估(Model deployment and evaluation):在这个阶段,数据准备就绪,模型已经训练完毕,可以将模型投入生产。同时需要考虑模型版本控制和预测速度等因素。必须部署评估过程,以跟踪模型随时间的性能变化,并注意模型的衰退情况。
特征工程的类型
特征工程是指在机器学习流程中对原始数据进行预处理和转换,以便更好地适应模型的需求,提高模型的性能和效果。
特征学习(Feature Learning):特征学习类似于特征提取,但不同之处在于它是通过应用非参数(不对原始数据的形状做出假设)的深度学习模型来自动生成一组特征,从而自动发现原始数据的潜在表示。特征学习适用于处理非结构化数据,如文本、图像和视频。但它也可能需要更多的数据,并且生成的特征可能难以解释。
在特征工程中,需要采用多种评估方法来确保模型的质量。以下将介绍几种评估特征工程成果的指标。
与基准相比,机器学习指标可能是最直接的评估方法。这包括在应用特征工程方法之前和之后查看模型性能。具体步骤如下:
在应用任何特征工程之前,获取计划使用的机器学习模型的基准性能。
对数据进行特征工程处理。
从机器学习模型中获取新的性能指标值,并将其与第一步得到的值进行比较。如果性能有所提升,并且超过了数据科学家定义的某个阈值,则表明特征工程取得了成功。
数据科学家和其他模型相关者应该深刻关注管道的可解释性,因为它可能会影响业务和工程决策。可解释性可以定义为我们能够多好地询问我们的模型“为什么”做出了特定的决策,并将该决策与用于做出模型决策的个别特征或特征组联系起来。
查看字段类型、确定字段的噪音和分布:
了解每个分类特征的唯一值数量,以及数值特征的统计摘要信息。
对分类特征进行编码,例如使用独热编码(One-Hot Encoding)、标签编码(Label Encoding)等。
对数值特征进行归一化(Normalization)或标准化(Standardization),确保特征处于相似的尺度范围内。
根据领域知识或特征与标签的相关性,创建新的特征。例如,从日期中提取年、月、日作为新的时间特征。
将原始文本数据转化为可供机器学习算法使用的特征,有多种方式:
1. 文本向量化:对于定量特征,可以考虑使用诸如TF-IDF(词频-逆文档频率)等技术将文本数据转化为数值特征。TF-IDF可以将文本中的每个词转化为一个数值,表示该词在文本中的重要性。
2. 清洗和分词:对原始文本进行清洗,去除特殊字符、标点符号和无关信息。然后,将清洗后的文本进行分词,将文本划分为词语或标记。可以使用各种文本处理库(如NLTK、spaCy)来实现。
3. 特征提取:在深度学习方面,可以使用词嵌入技术(如Word2Vec、GloVe)来将每个词转化为具有语义信息的向量表示。
深度学习模型特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像处理领域取得了显著的成功。可以使用预训练的深度学习模型(如VGG、ResNet、Inception等)作为特征提取器,通过去掉最后的分类层,将模型用作特征提取器。然后可以对这些提取的特征进行降维(如PCA或t-SNE)或直接用于机器学习模型。
END
(添加请备注公司名和职称)
对于不同的数据科学家,特征工程可能呈现不同的意义。对于一些数据科学家,特征工程是我们如何缩减用于监督模型的特征(例如,试图预测响应或结果变量)。
特征工程并不是解决所有问题的灵丹妙药。例如,在数据量过小的情况下,特征工程无法解决机器学习模型面临的数据不足问题。对于包含少于1000行数据的数据集,在特征工程方面的努力有限,很难从这些数据观察中提取更多信息。
特征工程也不能在特征和响应之间创建本来不存在的联系。如果最初的特征在隐含上对于响应变量没有任何预测能力,那么再多的特征工程也无法创造这种联系。可以在性能上取得一些小幅度的提升,但不能指望特征工程或机器学习模型能够奇迹般地在特征和响应之间创造关系。
定义问题领域(Defining the problem domain):这一步骤涉及明确我们想要通过机器学习解决的问题,同时考虑模型预测速度或可解释性等特点。这些考虑将在模型评估阶段起到关键作用。
获取准确代表问题的数据(Obtaining data):考虑并实施数据收集方法,确保数据收集公平、安全,并尊重数据提供者的隐私。此时还可以进行探索性数据分析(EDA),以更好地了解正在处理的数据。
特征工程(Feature engineering):这是文本中重点介绍的部分。特征工程涵盖了将数据转化为适合输入机器学习模型的最佳表示的所有工作。
模型选择和训练(Model selection and training):在这个阶段,选择适合数据和问题的模型,并进行仔细的训练。如果在第一步中强调模型的可解释性,可能会选择基于树的模型而不是深度学习模型。
模型部署和评估(Model deployment and evaluation):在这个阶段,数据准备就绪,模型已经训练完毕,可以将模型投入生产。同时需要考虑模型版本控制和预测速度等因素。必须部署评估过程,以跟踪模型随时间的性能变化,并注意模型的衰退情况。
特征工程的类型
特征工程是指在机器学习流程中对原始数据进行预处理和转换,以便更好地适应模型的需求,提高模型的性能和效果。
特征学习(Feature Learning):特征学习类似于特征提取,但不同之处在于它是通过应用非参数(不对原始数据的形状做出假设)的深度学习模型来自动生成一组特征,从而自动发现原始数据的潜在表示。特征学习适用于处理非结构化数据,如文本、图像和视频。但它也可能需要更多的数据,并且生成的特征可能难以解释。
在特征工程中,需要采用多种评估方法来确保模型的质量。以下将介绍几种评估特征工程成果的指标。
与基准相比,机器学习指标可能是最直接的评估方法。这包括在应用特征工程方法之前和之后查看模型性能。具体步骤如下:
在应用任何特征工程之前,获取计划使用的机器学习模型的基准性能。
对数据进行特征工程处理。
从机器学习模型中获取新的性能指标值,并将其与第一步得到的值进行比较。如果性能有所提升,并且超过了数据科学家定义的某个阈值,则表明特征工程取得了成功。
数据科学家和其他模型相关者应该深刻关注管道的可解释性,因为它可能会影响业务和工程决策。可解释性可以定义为我们能够多好地询问我们的模型“为什么”做出了特定的决策,并将该决策与用于做出模型决策的个别特征或特征组联系起来。
查看字段类型、确定字段的噪音和分布:
了解每个分类特征的唯一值数量,以及数值特征的统计摘要信息。
对分类特征进行编码,例如使用独热编码(One-Hot Encoding)、标签编码(Label Encoding)等。
对数值特征进行归一化(Normalization)或标准化(Standardization),确保特征处于相似的尺度范围内。
根据领域知识或特征与标签的相关性,创建新的特征。例如,从日期中提取年、月、日作为新的时间特征。
将原始文本数据转化为可供机器学习算法使用的特征,有多种方式:
1. 文本向量化:对于定量特征,可以考虑使用诸如TF-IDF(词频-逆文档频率)等技术将文本数据转化为数值特征。TF-IDF可以将文本中的每个词转化为一个数值,表示该词在文本中的重要性。
2. 清洗和分词:对原始文本进行清洗,去除特殊字符、标点符号和无关信息。然后,将清洗后的文本进行分词,将文本划分为词语或标记。可以使用各种文本处理库(如NLTK、spaCy)来实现。
3. 特征提取:在深度学习方面,可以使用词嵌入技术(如Word2Vec、GloVe)来将每个词转化为具有语义信息的向量表示。
深度学习模型特别是卷积神经网络(CNN),已经在图像处理领域取得了显著的成功。可以使用预训练的深度学习模型(如VGG、ResNet、Inception等)作为特征提取器,通过去掉最后的分类层,将模型用作特征提取器。然后可以对这些提取的特征进行降维(如PCA或t-SNE)或直接用于机器学习模型。
END
(添加请备注公司名和职称)