特征选择

在机器学习领域，特征工程是构建高性能模型不可或缺的一环。它指的是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。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。优秀的特征工程能够显著提升模型的预测能力，增强其鲁棒性，并减少对复杂模型的依赖。 特征本身是数据中可供模型学习的属性或变量。根据其表现形式，特征主要可以分为数值型…

在机器学习项目中，数据和特征往往决定了模型性能的上限，而模型和算法只是逼近这个上限的工具。特征工程正是连接原始数据与机器学习模型的桥梁，其核心目标是从原始数据中提取和构建对预测任务更有信息量的特征，从而显著提升模型的准确性和泛化能力。 “实际上，在机器学习应用中，大部分时间和精力都花在了特征工程上。” —— 这是业界公认的事实。 关键步骤一：数据理解与探索 …