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2.2 特征工程介绍
学习目标
- 目标
- 了解特征工程在机器学习当中的重要性
- 知道特征工程的分类
- 应用
- 无
2.2.1 为什么需要特征工程(Feature Engineering)
机器学习领域的大神Andrew Ng(吴恩达)老师说“Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering. ”
注：业界广泛流传：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。
2.2.2 什么是特征工程
特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。
- 意义：会直接影响机器学习的效果
2.2.3 特征工程的位置与数据处理的比较
- pandas:一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具
- sklearn:对于特征的处理提供了强大的接口
特征工程包含内容
- 特征抽取
- 特征预处理
- 特征降维