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】
特征工程中的常用工具和库
有很多种可用的工具和库可以极大地帮助人工智能和机器学习中的特征工程过程。以下是一些常用的选择：
1. Python 库：
- Pandas：一个强大的数据操作和分析库，提供了广泛的数据预处理、特征提取和转换功能。
- Scikit-learn：一个全面的机器学习库，包括特征工程模块，例如特征选择、缩放和编码。
- Feature-engine：一个专门的特征工程库，提供了一系列转换器和特征选择技术。
- Featuretools：一个开源库，通过从时态和关系数据自动创建特征来自动化特征工程过程。
- TPOT：“基于树的管道优化工具（Tree-based Pipeline Optimization Tool）”是一个自动化机器学习库，可用于特征工程和模型选择。
2. R 库：
- dplyr 和 tidyr：这些来自 R 中“tidyverse”生态系统的软件包，提供了高效的数据操作和转换功能。
- caret：R 中的“分类和回归训练”包，包括特征选择和工程功能。
- recipes：为数据预处理和特征工程任务提供统一接口的包。
3. 无代码/低代码工具：
- AutoML 平台：H2O AutoML、Google Cloud AutoML 和 Amazon SageMaker Autopilot 等工具可以自动化特征工程流程，作为其自动化机器学习功能的一部分。
- 数据准备工具：Alteryx、Dataiku 和 Trifacta 等解决方案，为数据预处理、特征工程和模型开发提供用户友好的界面。
4. 特征工程框架：
- Spark ML Pipelines：Apache Spark 中的机器学习库提供了一个特征工程 API，用于创建和管理功能转换工作流程。
- TensorFlow Extended (TFX)：Google 用于部署生产 ML 管道的端到端平台，包括用于特征工程的组件。
- Azure 机器学习工作室：Microsoft 基于云的平台，为特征工程提供拖放界面，作为其 ML 工作流程的一部分。
5. SQL 和数据库工具：
- SQL 和基于 SQL 的工具：使用 SQL 直接在数据库中执行特征工程非常高效，尤其是对于大型数据集。
- Snowflake：这个基于云的数据仓库平台，提供用于特征工程和转换的内置功能。
工具和库的选择，取决于您使用的编程语言、数据的大小和复杂性以及人工智能问题所需特定的特征工程技术等因素。探索这些工具的组合来利用它们各自的优势，并找到最适合您需求的解决方案通常是有益的。
特征工程的一些关键方面
特征过程包括领域知识、自动化、特征转换、特征选择、特定人工智能任务的特征工程、迭代细化等一些关键方面。
在特征工程中利用领域知识
我们先来看领域知识：有效的特征工程通常需要对问题领域和底层数据有深入的了解。领域专家可以在识别可能具有强大预测能力的最相关特征方面发挥至关重要的作用。
让我们通过零售商店销售预测的例子更深入地了解一下：
在构建用于零售商店销售预测的人工智能模型时，深入了解零售行业和影响销售的因素可以在特征工程过程中产生重大影响。
领域专家，例如具有领域专业知识的零售经理或数据分析师，可以提供指导特征工程工作的宝贵见解。以下是如何应用领域知识的例子：
示例：零售店销售预测
假设您正在开发一个人工智能模型来预测连锁零售店的每日销售额。原始数据可能包括历史销售、商店位置、产品类别和天气状况等信息。
利用领域知识，专家可以帮助识别以下相关特征：
1. 季节性和趋势：
- 零售销售通常呈现季节性模式，例如假日季节或一年中特定时间的销售额较高。
- 专家可以帮助创建月度或季度销售趋势等功能，并确定任何长期销售增长或下降。
2. 促销活动：
- 销售可能会受到折扣、促销或营销活动等促销活动的严重影响。
- 专家可以提供有关过去促销活动的信息，并帮助创建特征以捕捉其对销售的影响。
3. 店铺特色：
- 每家商店的规模、位置和周围的竞争都会显著影响其销售业绩。
- 可以根据专家的知识设计商店面积、与竞争对手的距离以及周边地区的人口统计信息等特征。
4. 天气和环境因素：
- 天气条件，例如温度、降水和自然灾害，可能会影响客户的人流量和购买行为。
- 领域专家可以帮助识别最相关的天气特征及其对销售的潜在影响。
通过将这些特定于领域的知识融入到特征工程过程中，您可以为 AI 模型创建一组更全面、更定制的输入特征。这可以显著提高模型的预测准确性及其提供洞见的相关性。
关键是要与领域专家密切合作，了解问题背景，并利用他们对行业的深入了解以及驱动目标变量（如本例中为零售额）的潜在因素。
【未完待续】
农历甲辰五月廿六
2024.7.1
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