特征工程技术及其在数据集中的应用 特征工程是将原始数据转换为有意义的特征，从而提高机器学习模型性能的过程。常见技术包括处理缺失值、编码分类变量、缩放数值特征、创建交互项和生成派生特征。例如，缺失数据可以通过插补（用均值/中值填充空白）或删除来解决，而像“颜色”这样的分类变量可以使用 one-hot 编码转换为数值格式。诸如归一化之类的缩放技术可确保具有不同范围的特征（例如，收入与年龄）对模型训练的贡献相等。这些步骤使数据集更兼容假设标准化输入的算法，例如线性回归或神经网络。
将特征工程应用于数据集涉及分析其结构并根据其特定需求定制技术。假设您正在处理一个包含缺失的平方英尺值、分类的社区标签和倾斜的收入数据的房价数据集。首先，您可以使用类似房屋的中值来估算缺失的平方英尺。接下来，您可以对社区列进行 one-hot 编码，以将诸如“市中心”之类的文本标签转换为二进制标志。对于倾斜的收入数据，对数转换可能会使其分布归一化。交互特征，例如将“卧室数量”乘以“平方英尺”，可以捕获单个特征遗漏的变量之间的关系。这些转换直接解决了数据怪癖，使模型更容易学习模式。
高级技术通常取决于问题领域。对于时间序列数据，可以添加滞后特征（例如，上周的销售额）或滚动平均值。文本数据可能需要 TF-IDF 向量化来突出显示重要的词，或 n-gram 提取来进行短语分析。特征选择方法，例如使用相关性分数或基于树的重要性排名，有助于消除冗余或不相关的变量。迭代是关键：工程师测试不同的组合，验证它们对模型准确性的影响，并相应地改进特征。但是，过度工程化（例如，创建过于复杂的交互）可能会导致过度拟合。以领域知识和迭代测试为基础的平衡方法可确保特征增强模型性能，而不会引入噪声。