【问题标题】:What is the difference between feature engineering and feature extraction? [closed]特征工程和特征提取有什么区别? [关闭]
【发布时间】:2017-01-01 00:27:48
【问题描述】:

我正在努力寻找这两个概念之间的区别。据我了解,两者都是指将原始数据转化为更全面的特征来描述手头的问题。它们是一样的吗?如果没有,谁能提供两者的例子?

【问题讨论】:

  • 这些术语通常是同义词。一个更有用的区别在于特征工程和特征选择(构建有助于机器学习方法学习的高级统计模式,而不是删除一些不太有用的特征)。我在这里写了一篇关于这个主题的入门书:featurelabs.com/blog/feature-engineering-vs-feature-selection

标签: machine-learning data-mining feature-extraction


【解决方案1】:
  1. 特征提取通常用于原始数据差异很大的情况。特别是当您无法使用原始数据时

    例如原始数据是图像。您提取红色值或图像中对象形状的描述。这是有损的,但至少你现在得到了一些结果。

  2. 特征工程是对更有意义的特征进行仔细的预处理,即使您可以使用旧数据

    例如您决定使用 log(x)-sqrt(y)*z 而不是使用变量 x、y、z,因为您的工程知识告诉您,这个派生量对于解决您的问题更有意义。你会得到比没有更好的结果。

【讨论】:

  • 特征提取:结合现有特征产生更有用的特征[根据“Hands on ML with SciKit-Learn, Keras & Tensorflow - Aurelien Geron”]
【解决方案2】:

特征工程 - 将原始数据转换为更能代表数据底层结构的特征/属性,通常由领域专家完成。

特征提取 - 将原始数据转换为所需的形式。

【讨论】:

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