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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。
那特征工程是什么？
特征构造意味着从现有的数据中构造额外特征，这些特征通常分布在多张相关的表中。特征构造需要从数据中提取相关信息并将其存入单张表格中，然后被用来训练机器学习模型。这需要我们花大量的时间去研究真实的数据样本，思考问题的潜在形式和数据结构，同时能够更好地应用到预测模型中。
特征构建需要很强的洞察力和分析能力，要求我们能够从原始数据中找出一些具有物理意义的特征。
对于表格数据， 特征构建意味着将特征进行混合或组合以得到新的特征，或通过对特征进行分解或切分来构造新的特征；
对于文本数据， 特征构造应设计出针对特定问题的文本指标；
特征构造是一个非常耗时的过程，因为每个新的特征通常需要几步才能构造，特别是当使用多张表的信息时。我们可以将特征构造的操作分为两类：“转换”和“聚合”。
通过从一或多列中构造新的特征，“转换”作用于单张表。（在 Python 中，表是一个 Pandas DataFrame ）。
例子：客户表信息如下
通过查找 joined 列中的月份`或是自然对数化 income 列的数据来构造新的特征。这些都是转换操作，因为它们只用到了一张表的信息。
“聚合”是跨表实现的，并使用一对多的关联来对观测值分组，然后计算统计量。
以下机器学习中特征构造的常用方法：
特征构造是一个非常耗时的过程，因为每个新的特征通常需要几步才能构造，特别是当使用多张表的信息时。我们可以将特征构造的操作分为两类：“转换”和“聚合”。
很多机器学习比赛都是直接给出了训练集（特征+类标），我们可以对给出的特征进行“转换”操作，构造更多的特征。而在实际的工作中，很多时候我们都没有现成的特征，需要自己进行“聚合”操作从多个原始数据表中构造出模型所需要的特征。
例如，用户行为数据表中每条记录为某个用户的一次浏览行为或一次点击行为，我们需要通过“聚合”操作构造出用户的行为特征（如：用户最近一次浏览的时长、用户最近一次登录的点击次数等特征），然后再使用“转换”操作来构造更多特征，最后再使用这些特征训练模型。
摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。特征工程（Feature Engineering）对特征进行进一步分析，并对数据进行处理。常见的特征工程包括：异常值处理、缺失值处理、数据分桶、特征处理、特征构造、特征筛选及降维等。数据及背景零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测_学习赛_赛题与数据_天池
构造函数是成员函数的一种名字与类名相同，可以有参数，不能有返回值，void也不行。作用的对对象进行初始化，给成员变量赋初值如果定义是没写构造函数，则编译器默认生成一个无参的构造函数（默认生成的构造函数无参数，不做任何操作）对象生成时，构造函数自动被调用，对象一旦生成，就再也不能在其上执行构造函数一个类可以有多个构造函数构造函数执行必要的初始化工作，有了构造函数就不必在专门写初始化函数，也不用调用复
文章目录1.前言2.特征构造介绍2.1 转换2.2 聚合3.特征构造具体方法4.总结参考文献1.前言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。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。那特征工程是什么？特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习
文章目录1.聚合特征构造1.1 分组统计特征1.2 统计频数构造特征1.3 分组统计和基础特征工程方法结合2.简单转换特征构造2.1 单列特征加/减/乘/除一个常数2.2 单列特征单调变换2.3 线性组合（linear combination）2.4 多项式特征（polynomial feature）2.5 比例特征（ratio feature）2.6 绝对值特征（absolute value）2...
文章目录1.笛卡尔乘积特征构造1.1 原理1.2 类别特征进行笛卡尔乘积特征组合1.3 连续值特征进行笛卡尔乘积特征组合2.遗传编程特征构造2.1 原理2.2 gplearn2.3 遗传编程的用法总结参考文献 本文介绍笛卡尔乘积特征构造以及遗传编程特征构造1.笛卡尔乘积特征构造1.1 原理1）数学原理笛卡尔乘积是指
导读：数据科学从业者们更倾向于选择用著名的算法来解决给定的问题，但仅仅靠算法并不能提供一个最优的解决方案，通过精心设计和选择的特征所建造的模型能够提供更好的结果。此篇作者总结了很多常见且有效的特征转化的方法，有些方法附有简单说明。具体的应用方法可以在网络上搜索公开信息。“任何一个有智力的笨蛋都可以把事情搞得更大，更复杂，也更激烈。往相反的方向前进则需要一点天分，以及很大的勇气。” –阿尔伯特·爱因
一、引言 关于WPF早在一年前就已经看过《深入浅出WPF》这本书，当时看完
我们希望开始介绍一整套精华Apache TLP顶级项目介绍，包括Kafka, Zookepper, Hadoop, Spark, HBase etc.
机器学习入门系列(1)--机器学习概览(上)机器学习入门系列(2)--机器学习概览(下)主要参考《hands-on-ml-with-sklearn-and-tf》Andrew Ng 在 Coursea 上的机器学习课程什么是机器学习简单的定义，机器学习是通过编程让计算机从数据中进行学习的科学（和艺术）。但还有另外两种定义，一个更广义的定义：机器学习是让计算机具
特征工程概述一、特征工程概述特征工程 = 数据准备（for
● 图像分类的基本流程● 自定义CNN模型进行分类，准确率0.84● VGG提取特征，并进行分类，准确率0.908 ● 模型堆叠，并进行分类，准确率0.918
1.1这门课讲什么进程线程并行并发java并发工具1.2为什么学这门课为了提升自己在Java上的技术找工作拿高工资1.3课程特色1.4预备知识线程安全问题，需要你接触过 Java Web 开发、Jdbc 开发、Web 服务器、分布式框架时才会遇到基于 JDK 8，最好对函数式编程、lambda 有一定了解采用了 slf4j 打印日志，这是好的实践采用了 lombok 简化 java bean 编写
绪论etcd作为FushionStage的核心组件，负责FushionStage绝大多数组件的数据持久化、集群选举、状态同步等功能。作为如此重要的一个组件，我们需要深入地理解其架构设计和内部流程，唯有此，我们才能更好地使用etcd。本文试图从整体框架到内部细化流程，对etcd的代码和设计进行解读，希望能对etcd的高可用方案、性能优化、安全加固等指导作用。etcd简介etcd是一个分布...
AI技术蓬勃能进行对比分析，为广大企业与行业伙伴揭开AI开发平台的神秘面纱。
有的时候，已有的特征可能并没有有效的表征特征，尤其是针对特殊的业务的时候，极有可能需要对已有的特征进行变换，从而让特征更加能够表征特有的业务。这里介绍几种常用的特征构造方法。 (1) 统计量构造 使用常用的统计量构造特征，常用的统计量有： 四分位数、中位数、平均值、标准差、偏差、偏度、偏锋、离散系统 ...
数据库基础知识学习 （头歌实践平台） lab1：初始数据库 一、数据库 (Database) 操作 连接数据库 在命令行中连接到MySQL服务器。 语法：mysql -u用户名 -p密码 -h主机地址 示例：mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1 创建数据库 创建一个新的 ...
作为iOS/OSX平台最受欢迎的原生-Web通信框架，WebViewJavascriptBridge从2012年的初版到2025年的6.0版本，见证了移动应用混合开发模式的完整演进历程。本文将深入剖析其六大版本迭代中的关键功能突破，揭示框架如何从简单的消息转发器成长为支持复杂业务场景的通信中枢。## 版本演进时间线概览WebViewJavascriptBridge的版本迭代呈现出清晰的"问...
度比 DELETE 快）（注意：会重置自增主键，无法回滚）RENAME重命名表 / 数据库（部分数据库支持）
(position,payload)的异步更新机制和实现方式。这些方法通过避免全量刷新，