在机器学中，特征工事是一个至关关键的步骤，它涉及对原始数据进行处理和转换，以生成geng有效的模型输入。

特征提取方法

1. 人造提取基于领域知识和经验来选择和提取特征。
2. 自动提取
   • PCA：将高大维数据转换为矮小维数据，去除冗余信息。
   • LDA：在降维的一边保留样本类别信息。

特征缩放

1. 归一化将特征值缩放到0-1之间。
2. 标准化将特征值缩放到均值为0，标准差为1。
3. MinMax缩放将特征值缩放到特定范围，如0-1。

特征选择方法

1. 过滤法
   • 卡方检验
   • 信息增益
   • 相关系数
2. 包裹法直接将特征选择kan作子集选择问题，如基于祖传算法的特征选择算法GA-MLP。
3. 嵌入法在建模过程中进行特征选择，如Lasso和Ridge回归。

特征衍生

1. 特征组合新鲜特征。
2. 特征工事技巧
   • 对长远尾数据用Box-Cox转换或Log转换。
   • 应用哈希技巧处理特征。

特征降维

1. PCA
2. LDA
3. 其他降维手艺， 如t-SNE

优化

1. 不断尝试不同的特征选择方法、参数调整和数据预处理。
2. 用网格搜索来找到Zui佳参数组合。

特征工事的目标是： - 保留Zui巨大信息量的一边，搞优良模型的准确性和预测Neng力。 - 加迅速模型训练速度。 - 少许些数据冗余。

特征工事是一个迭代的过程，兴许需要性Neng和业务需求进行调整。