特征工程 - 人工智能背後真正的無名英雄（2/6）

通過特征工程釋放AI的力量

在人工智能 (AI) 和機器學習快速發展的世界中，輸入特征的品質和相關性對于模型的成功至關重要。特征工程是将原始資料轉化為有意義且資訊豐富的輸入的藝術和科學，是建構有效人工智能系統的一個至關重要但經常可能會被忽視的方面。

無論您是在預測零售額、對文本進行分類還是檢測圖像中的對象，特征工程過程都會影響或破壞模型的性能。通過仔細選擇、建立和優化正确的特征，您可以釋放 AI 應用程式的全部潛力，提供更準确的預測、更快的收斂和更有價值的見解。

特征工程既是一門藝術，也是一門科學，它需要領域專業知識、創造性思維以及對資料和問題的深刻了解的結合。這是 AI 模組化過程中的關鍵一步，可以顯著提高 AI 解決方案的性能和實際适用性。

但從哪兒開始呢？如何利用領域知識、自動化特征工程，并且評估您工作的影響？在這篇文章中，我們将結合具體示例，一起來探讨特征工程以及它的一些關鍵方面。

目錄

什麼是特征工程？

為什麼需要特征工程？

常見的特征類型有哪些？

特征工程的方法和步驟

如何選擇合适的特征工程方法？

特征工程中的常用工具和庫

特征工程的一些關鍵方面

• 在特征工程中利用領域知識
• 自動化特征工程
• 特征轉換
• 特征選擇
• 特定人工智能任務的特征工程
• 特征工程中的疊代細化

如何評估特征工程的效果

結論：特征工程 - 人工智能的無名英雄

【續前文】

特征工程的方法和步驟

接下來，我們可以一起來探讨一下 AI 模型特征工程過程中所涉及到的方法和步驟。以下是關鍵步驟：

1. 資料探索和了解：

• 首先徹底了解資料集、您要解決的問題以及特定領域的知識。
• 分析特征的統計特性，例如分布、相關性和缺失值。
• 識别目标變量，并了解這些特征如何與之相關。

2. 特征生成：

• 根據您對資料和問題的了解，開始生成可為 AI 模型提供資訊的新特征。
• 這可能涉及轉換現有特征、建立特征組合或比率、或基于領域知識的工程特征。
• 常見技術包括：多項式和對數變換聚合（例如平均值、中位數、總和）時間序列特征（例如滞後、滾動視窗）特征之間的互動項

3. 特征選擇：

• 由于可能生成大量特征，是以為 AI 模型選擇最相關且資訊豐富的特征非常重要。
• 特征選擇技術可以包括：

1. 相關性分析
2. 遞歸特征消除
3. 互相資訊
4. 嵌入式方法（例如正則化回歸）

4. 特征編碼：

• 許多人工智能模型需要數字輸入特征，是以需要對分類特征進行編碼。
• 常見的編碼技術包括：

1. One-hot編碼
2. 序數編碼
3. 目标編碼
4. 标簽編碼

5. 特征縮放和标準化：

• 確定特征具有相似的刻度，因為某些 AI 模型對輸入特征的範圍很敏感。
• 技術包括：标準化（z 分數标準化）最小-最大縮放穩健縮放（使用中位數和 IQR）

6. 特定人工智能任務的特征工程：

- 根據人工智能任務，您可能需要設計針對問題領域定制的特征。例如：

1. 在自然語言進行中，特征可能包括詞嵌入、詞性标簽或情感分數。
2. 在計算機視覺中，特征可以是邊緣檢測、紋理分析或對象識别。

7. 疊代細化和評估：

• 特征工程是一個疊代過程，您可以不斷嘗試不同的特征集，評估模型的性能，并相應地改進特征。
• 使用交叉驗證、特征重要性分析和模型可解釋性等技術來指導特征工程的過程。

通過遵循這些步驟，您可以系統地為 AI 模型設計最相關、資訊最豐富的特征，進而提高性能、更快地收斂和更可靠的預測。

如何選擇合适的特征工程方法？

選擇合适的特征工程方法是人工智能模組化過程中的關鍵步驟，因為它可以顯著影響模型的性能。以下是選擇正确合适的特征工程技術時，需要考慮的一些關鍵因素：

1. 資料的性質：

• 了解您正在使用的資料類型，是數字、分類、文本還是組合？這将有助于确定要應用的最合适的編碼和轉換技術。例如，如果您混合使用數字和分類特征，則可能需要結合使用縮放、歸一化和 one-hot 編碼。

2. 問題領域和業務背景：

• 利用您的領域知識和對業務問題的了解來識别最相關的特征。
• 與領域專家合作，深入了解資料中的關鍵驅動因素和關系。

這樣可以幫助您設計與目前問題密切相關的特征。

3. 模型要求：

• 考慮您正在使用的人工智能模型的具體要求和限制。
• 一些模型可能對特征縮放更敏感，而另一些模型可能在稀疏、高維輸入方面表現更好。
• 根據模型的需求定制特征工程方法。

4. 特征重要性和相關性：

• 使用相關性分析、特征重要性評分或遞歸特征消除等技術，評估生成特征的重要性和相關性。
• 這可以幫助您識别資訊最豐富的特征，并丢棄相關性較低的特征。

5. 計算效率：

• 如果您正在處理大量特征或高維資料，請考慮可以降低輸入特征的次元或稀疏性的技術。這樣可以提高AI模型的計算效率，并且使訓練過程更快。

6. 可說明、可解釋性：

• 對于某些應用程式，擁有可說明、可解釋的特征非常重要，這些特征可以提供對模型決策過程的洞察。
• 保留或增強可解釋性的特征工程技術（例如建立有意義的派生特征）可能特别有用。

7. 疊代實驗和評估：

• 特征工程是一個疊代過程，是以準備好嘗試不同的技術，評估模型的性能，并相應地細化特征。
• 使用交叉驗證、特征重要性分析和模型可解釋性等技術來指導您的特征工程工作。

通過考慮這些因素，您可以為特定 AI 問題和資料集選擇最合适的特征工程方法，進而提高模型性能、更快的訓練和更有意義的見解。

請記住，沒有一種萬能的解決方案，最佳的特征工程方法将取決于問題和資料的獨特特征。關鍵是保持靈活性、實驗并不斷完善您的特征工程流程。

【未完待續】

農曆甲辰五月廿五

2024.6.30

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