特色工程

特征工程是机器学习和数据挖掘中的一个程序，将数据准备成适合机器学习算法的形式。它也被描述为特征矢量化、数据转换或特征构建。特征工程的目的是从原始数据中选择重要特征，然后将其处理成适合机器学习或预测建模的形式。

特征工程过程涉及将数据转化为数字表示，如量化定性属性或标准化数字特征。通常使用各种技术，包括离散化、规范化、聚合、选择、分组和转换。

分散化涉及到将连续的特征分割成离散的值，通常被称为分仓。这减少了过拟合的概率并简化了特征关系。

归一化是将特征缩放到适合于所使用的特定算法的范围的过程。

聚合进行数学运算，如对一个特征的相关实例进行求和、求平均、求最小或最大值。

选择通常涉及将感兴趣的特征列表减少到一个较小的子集。

分组是一种类似的技术，但涉及到合并类似的特征，然后应用聚合。

转化涉及从现有的特征中创建新的特征，这些特征可能对机器学习能力来说是非特性的，但对数据提供了有意义的洞察力。

在许多机器学习任务中，特征工程是一个重要的环节，因为它可以提高准确性。特征工程的过程需要对机器学习算法和数据的理解，以及以提高性能的方式选择和转换特征的能力。由于机器学习算法的成功往往在很大程度上依赖于特征工程过程，它已经成为许多机器学习任务中不可缺少的一部分。