特征工程 - 人工智能背后真正的无名英雄（2/6）

通过特征工程释放AI的力量

在人工智能 (AI) 和机器学习快速发展的世界中，输入特征的质量和相关性对于模型的成功至关重要。特征工程是将原始数据转化为有意义且信息丰富的输入的艺术和科学，是构建有效人工智能系统的一个至关重要但经常可能会被忽视的方面。

无论您是在预测零售额、对文本进行分类还是检测图像中的对象，特征工程过程都会影响或破坏模型的性能。通过仔细选择、创建和优化正确的特征，您可以释放 AI 应用程序的全部潜力，提供更准确的预测、更快的收敛和更有价值的见解。

特征工程既是一门艺术，也是一门科学，它需要领域专业知识、创造性思维以及对数据和问题的深刻理解的结合。这是 AI 建模过程中的关键一步，可以显著提高 AI 解决方案的性能和实际适用性。

但从哪儿开始呢？如何利用领域知识、自动化特征工程，并且评估您工作的影响？在这篇文章中，我们将结合具体示例，一起来探讨特征工程以及它的一些关键方面。

目录

什么是特征工程？

为什么需要特征工程？

常见的特征类型有哪些？

特征工程的方法和步骤

如何选择合适的特征工程方法？

特征工程中的常用工具和库

特征工程的一些关键方面

• 在特征工程中利用领域知识
• 自动化特征工程
• 特征转换
• 特征选择
• 特定人工智能任务的特征工程
• 特征工程中的迭代细化

如何评估特征工程的效果

结论：特征工程 - 人工智能的无名英雄

【续前文】

特征工程的方法和步骤

接下来，我们可以一起来探讨一下 AI 模型特征工程过程中所涉及到的方法和步骤。以下是关键步骤：

1. 数据探索和理解：

• 首先彻底理解数据集、您要解决的问题以及特定领域的知识。
• 分析特征的统计特性，例如分布、相关性和缺失值。
• 识别目标变量，并了解这些特征如何与之相关。

2. 特征生成：

• 根据您对数据和问题的理解，开始生成可为 AI 模型提供信息的新特征。
• 这可能涉及转换现有特征、创建特征组合或比率、或基于领域知识的工程特征。
• 常见技术包括：多项式和对数变换聚合（例如平均值、中位数、总和）时间序列特征（例如滞后、滚动窗口）特征之间的交互项

3. 特征选择：

• 由于可能生成大量特征，因此为 AI 模型选择最相关且信息丰富的特征非常重要。
• 特征选择技术可以包括：

1. 相关性分析
2. 递归特征消除
3. 相互信息
4. 嵌入式方法（例如正则化回归）

4. 特征编码：

• 许多人工智能模型需要数字输入特征，因此需要对分类特征进行编码。
• 常见的编码技术包括：

1. One-hot编码
2. 序数编码
3. 目标编码
4. 标签编码

5. 特征缩放和标准化：

• 确保特征具有相似的刻度，因为某些 AI 模型对输入特征的范围很敏感。
• 技术包括：标准化（z 分数标准化）最小-最大缩放稳健缩放（使用中位数和 IQR）

6. 特定人工智能任务的特征工程：

- 根据人工智能任务，您可能需要设计针对问题领域定制的特征。例如：

1. 在自然语言处理中，特征可能包括词嵌入、词性标签或情感分数。
2. 在计算机视觉中，特征可以是边缘检测、纹理分析或对象识别。

7. 迭代细化和评估：

• 特征工程是一个迭代过程，您可以不断尝试不同的特征集，评估模型的性能，并相应地改进特征。
• 使用交叉验证、特征重要性分析和模型可解释性等技术来指导特征工程的过程。

通过遵循这些步骤，您可以系统地为 AI 模型设计最相关、信息最丰富的特征，从而提高性能、更快地收敛和更可靠的预测。

如何选择合适的特征工程方法？

选择合适的特征工程方法是人工智能建模过程中的关键步骤，因为它可以显著影响模型的性能。以下是选择正确合适的特征工程技术时，需要考虑的一些关键因素：

1. 数据的性质：

• 了解您正在使用的数据类型，是数字、分类、文本还是组合？这将有助于确定要应用的最合适的编码和转换技术。例如，如果您混合使用数字和分类特征，则可能需要结合使用缩放、归一化和 one-hot 编码。

2. 问题领域和业务背景：

• 利用您的领域知识和对业务问题的理解来识别最相关的特征。
• 与领域专家合作，深入了解数据中的关键驱动因素和关系。

这样可以帮助您设计与当前问题密切相关的特征。

3. 模型要求：

• 考虑您正在使用的人工智能模型的具体要求和限制。
• 一些模型可能对特征缩放更敏感，而另一些模型可能在稀疏、高维输入方面表现更好。
• 根据模型的需求定制特征工程方法。

4. 特征重要性和相关性：

• 使用相关性分析、特征重要性评分或递归特征消除等技术，评估生成特征的重要性和相关性。
• 这可以帮助您识别信息最丰富的特征，并丢弃相关性较低的特征。

5. 计算效率：

• 如果您正在处理大量特征或高维数据，请考虑可以降低输入特征的维度或稀疏性的技术。这样可以提高AI模型的计算效率，并且使训练过程更快。

6. 可说明、可解释性：

• 对于某些应用程序，拥有可说明、可解释的特征非常重要，这些特征可以提供对模型决策过程的洞察。
• 保留或增强可解释性的特征工程技术（例如创建有意义的派生特征）可能特别有用。

7. 迭代实验和评估：

• 特征工程是一个迭代过程，因此准备好尝试不同的技术，评估模型的性能，并相应地细化特征。
• 使用交叉验证、特征重要性分析和模型可解释性等技术来指导您的特征工程工作。

通过考虑这些因素，您可以为特定 AI 问题和数据集选择最合适的特征工程方法，从而提高模型性能、更快的训练和更有意义的见解。

请记住，没有一种万能的解决方案，最佳的特征工程方法将取决于问题和数据的独特特征。关键是保持灵活性、实验并不断完善您的特征工程流程。

【未完待续】

农历甲辰五月廿五

2024.6.30

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