哪些特征工程技术可以提高机器学习预测？

Maddali 了解各种特征工程技术对于机器学习从业者非常有用。特征是影响机器学习和深度学习模型在实际应用中表现的重要因素之一。为了提高机器学习模型的预测准确性，关键在于选择合适的特征并去除那些对模型性能影响微乎其微的特征。因此，选择合适的特征是数据科学家或机器学习工程师在构建能够很好地泛化到测试数据集的复杂模型时必须关注的重要步骤。 以预测一个人是否会患心脏病为例，体质指数（BMI）是一个强有力的指标。如果忽视这个特征并在预测血压时不使用它，可能会导致预测结果不够准确。在这种情况下，BMI是判断一个人是否可能患有这些疾病的一个重要指标，因此在预测模型中考虑这个特征非常重要。 再以预测一个人是否会违约为例，银行在发放贷款前会询问如薪资、净资产和信用历史等问题。如果让一个人根据这些因素来决定是否发放贷款，他们会查看薪资总额和信用历史。同样地，当这些数据提供给机器学习模型时，模型也会从中学习重要的特征来决定一个人是否会还款。如果我们去掉薪资这一特征，模型将缺少关键的信息，从而可能导致预测不准确。因此，选择正确的特征对于机器学习和深度学习模型在测试集和实时数据上的表现至关重要 现在我们了解了选择正确特征的重要性，接下来我们来看看几种特征化技术，它们有助于提升模型的预测结果。 更多内容在图中