机器学习特征工程？特征工程是指在机器学习任务中，对原始数据进行预处理和特征提取的过程。其主要目的是从原始数据中提取出有用的特征，并将其转化为机器学习算法能够理解的形式。以下是特征工程中常见的内容：数据清洗：删除或填充缺失值、处理异常值、去除重复数据等。特征处理：对数据进行缩放、归一化、标准化、那么，机器学习特征工程？一起来了解一下吧。

警惕“特征工程”中的陷阱

特征工程在数据分析与机器学习领域扮演着关键角色，它涉及将原始数据转换为适用于模型的、有意义的特征。这一过程可以包括特征选择、创建新特征以及对现有特征进行变换。在表格数据中，特征工程尤为重要，因为它直接影响模型的性能和预测能力。

在探讨使用大型语言模型（LLM）进行特征工程时，我们发现现有研究虽多集中在探索可能性，但方法在广度和深度上仍有待提高。LLM在这一领域内的应用主要体现在自动提取规则和生成特征上，从而增强模型的预测能力。

研究中提到的几种方法，如FeatLLM，通过使用LLM提取特征规则，然后进行线性回归，展现了一种自动化特征工程的途径。尽管这种方法在某些场景下表现良好，但其生成的特征多为二值形式，且仅限于线性分类任务，应用范围有限。

另一个研究（CAAFE）则采取了更为简单直接的策略，通过prompt和迭代结合LLM与表格预测模型，实现半自动数据科学的自动化。这种方法通过特定的指令引导LLM生成特征，简化了特征工程过程，适合初学者使用。

动态和适应性特征生成方法，利用LLM生成特征并进行迭代优化，引入蒙特卡洛树搜索作为增强手段，旨在提高特征生成的效率和质量。这种策略结合了自动化与专家知识，适合复杂数据集的特征工程任务。

机器学习的基本流程包括哪些？

特征工程是指利用数据领域的经验知识和专业技术，从原始数据中提取出能够更好地表示问题的特征，以达到提升模型性能和准确度的目的。在机器学习和深度学习等场景中，特征工程是非常重要的一环，因为数据的质量和表示方式的准确性直接影响到模型的预测效果。特征工程不只是个单纯的任务，它是一个基于领域知识和数据理解的、探索性的过程。

特征工程的权重在于数据清洗过程的好坏、特征提取的精度、特征选择的有效性以及特征创造的创新性。数据清洗是数据预处理的重要环节，它能够排除掉数据集中一些无规律、错误且有噪声的数据，加强了后续特征提取的可靠性与有效性。特征提取是从原始数据中抽取出可表示实体的特征的过程，不同的特征提取方法也会对模型的结果产生不同的影响；特征选择则是优化特性表示图像，筛选那些最相关、最重要的特征，以减少特征中的冗余信息和降低过拟合风险；特征创造则趋于解决某些场景下数据不均衡、缺失和噪声掺杂等问题，学者们常常结合经验知识，将原始特征结构优化、扩充，生成新的特征集。

随着人工智能领域的不断发展，各类算法的应用越来越广泛，特征工程的意义也日益凸显。从卫星遥感到大气气象，从股票预测到数据挖掘，从自然语言处理到图像识别，特征工程无处不在。

机器学习中，有哪些特征选择的工程方法

特征选择是特征工程中的重要问题（另一个重要的问题是特征提取），坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程尤其是特征选择在机器学习中占有相当重要的地位。通常而言，特征选择是指选择获得相应模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法有以下：1. 计算每一个特征与响应变量的相关性：工程上常用的手段有计算皮尔逊系数和互信息系数，皮尔逊系数只能衡量线性相关性而互信息系数能够很好地度量各种相关性，但是计算相对复杂一些，好在很多toolkit里边都包含了这个工具（如sklearn的MINE），得到相关性之后就可以排序选择特征了；2. 构建单个特征的模型，通过模型的准确性为特征排序，借此来选择特征，另外，记得JMLR'03上有一篇论文介绍了一种基于决策树的特征选择方法，本质上是等价的。当选择到了目标特征之后，再用来训练最终的模型；3. 通过L1正则项来选择特征：L1正则方法具有稀疏解的特性，因此天然具备特征选择的特性，但是要注意，L1没有选到的特征不代表不重要，原因是两个具有高相关性的特征可能只保留了一个，如果要确定哪个特征重要应再通过L2正则方法交叉检验；4. 训练能够对特征打分的预选模型：RandomForest和Logistic Regression等都能对模型的特征打分，通过打分获得相关性后再训练最终模型；5. 通过特征组合后再来选择特征：如对用户id和用户特征最组合来获得较大的特征集再来选择特征，这种做法在推荐系统和广告系统中比较常见，这也是所谓亿级甚至十亿级特征的主要来源，原因是用户数据比较稀疏，组合特征能够同时兼顾全局模型和个性化模型，这个问题有机会可以展开讲。

用LLM进行特征工程（Feature Engineering）的小调研

特征工程(Feature Engineering)是机器学习中的重要环节。在传统的项目中，百分之七十以上的时间都花在了预处理数据上(Data Preprocessing)，其中特征工程消耗了很多时间。

一般来说，特征工程涵盖的内容非常广泛，包括从缺失值补全、特征选择、维度压缩，到对输入数据的范围进行变换（Data Scaling）等。举个简单的例子，一个K-近邻算法的输入数据有两个特征 {X_1,X_2} ，但 X_1 这个特征的取值范围在 [0,1] 而 X_2 的范围在[-1000,1000] 。不可避免的，K-近邻的结果取决于距离，那么很容易被取值范围大的特征，也就是此处的 X_2 所“垄断”。在这种情况下，把 {X_1,X_2} 的取值调整到可比较的范围上就成了必须。常见的做法有归一化或者标准化，此处不再赘述，可以参考[1]。为了简化内容，本文中的例子仅以归一化作为唯一的特征工程。今天主要说的是：特征工程中的面临的进退两难。

1. 如何保证 训练集、测试集、预测数据 有相同的输入？

以刚才的例子为基础，我们把所有数据按照70:30的比例分为训练集和测试集，并打算使用K-近邻进行训练。

机器学习的一般流程包括

特征工程是指在机器学习任务中，对原始数据进行预处理和特征提取的过程。其主要目的是从原始数据中提取出有用的特征，并将其转化为机器学习算法能够理解的形式。以下是特征工程中常见的内容：

数据清洗：删除或填充缺失值、处理异常值、去除重复数据等。

特征处理：对数据进行缩放、归一化、标准化、离散化等处理，以便使得机器学习算法更好地处理数据。

特征选择：选择最相关的特征，以避免过拟合和提高模型的解释性。

选择

特征构造：通过组合、转换、衍生等方式，创造新的特征，以增加数据的表达能力和预测性能。

特征降维：通过主成分分析、线性判别分析、非负矩阵分解等方法，将高维数据降维到低维空间，以减少特征的数量和计算成本。

总之，特征工程是机器学习任务中非常重要的一环，可以显著影响到最终的预测结果。

以上就是机器学习特征工程的全部内容，在机器学习的流程中对模型进行训练和优化是数据收集和准备、特征工程、模型选择和训练、模型评估等。1、数据收集和准备：在机器学习的流程中，数据收集和准备是第一步。这个阶段主要是对数据进行收集、清洗、预处理等操作，以便后续用于训练模型。数据收集可以是线上或线下的，可以通过爬虫、内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。