网站建设 数据分析,仿造别人的网站侵权吗,辽宁建设工程信息网新网站,敬请期待还是说尽情期待特征分析之后#xff0c;就是特征构造。
特征构造第一步
特征构造往往要进行数据的归一化。
在本案例中#xff0c;我们将所有的数据#xff0c;将所有特征区间调整为0~1之间。 如上图。
那么#xff0c;为什么要进行归一化#xff0c;又如何将数据#xff0c;调整为…
特征分析之后就是特征构造。
特征构造第一步
特征构造往往要进行数据的归一化。
在本案例中我们将所有的数据将所有特征区间调整为0~1之间。 如上图。
那么为什么要进行归一化又如何将数据调整为0-1的如何计算呢。
归一化Normalization
归一化是一种数据预处理技术用于调整数据的尺度使其落入一个特定的范围通常是0到1之间或有时是-1到1之间。归一化的主要目的是消除数据特征之间的量纲影响使不同特征或指标之间具有可比性同时使数据更加适应后续的机器学习算法或数据分析方法。
归一化通常指的是将数据集中的数值特征缩放到一个统一的范围如[0,1]通过应用一定的数学变换来实现。对于任意特征x其归一化后的值x可以通过以下公式计算
x (x - min) / (max - min)
其中min和max分别是该特征在数据集中的最小值和最大值。经过这样的变换后特征x的值就会被压缩到0和1之间。
为什么将数据调整到0-1之间
尺度统一不同的特征往往具有不同的量纲和单位如身高厘米和体重千克。归一化可以消除这些量纲差异使所有特征都在相同的尺度上这有助于机器学习算法更好地理解和处理数据。提升算法性能许多机器学习算法如支持向量机、神经网络等在输入特征的尺度相似时表现更好。归一化可以确保所有特征都对算法有相似的影响防止某些特征由于尺度过大而主导模型的训练。防止数值问题在进行数学运算如梯度下降时过大的数值可能导致计算不稳定或溢出。归一化可以减少这种数值问题的风险。解释性归一化后的数据更容易解释和理解。例如如果一个特征的归一化值是0.5我们可以直观地知道它处于该特征的中间水平。特征权重平衡在机器学习模型中特征的权重往往与其数值范围有关。归一化可以确保所有特征的权重在初始时都是相似的这有助于模型更公平地考虑所有特征。
总的来说归一化是数据预处理中非常重要的一步它有助于提升机器学习模型的性能、稳定性和可解释性。
特征构造第二步
使用与价格关联度最大的“房间数”和其他特征构造二次特征。
例如将房间数和税率进行关联将房间数和环保指数进行关联等发现更多的特征。
这时我们要注意要对训练集和测试集用进行相同的操作。
延伸学习 特征构造在AI项目中的定义、方法、关键技术及其他重要内容
在人工智能AI项目中特征构造是一个至关重要的步骤它涉及到从原始数据中提取和创建有意义的特征以用于机器学习模型的训练和预测。特征构造的目的是为了将原始数据转化为一种形式这种形式能够更好地揭示数据内在的规律和模式从而提高机器学习模型的性能。
一、特征构造的定义
特征构造可以定义为从原始数据中提取、转换或组合出新的特征变量的过程。这些新的特征变量能够更准确地描述数据的某些重要特性或者是能够捕捉到数据中的非线性关系、交互作用等复杂模式。通过特征构造我们可以将原始数据空间映射到一个更有利于模型学习的特征空间。
二、特征构造的方法 基于统计的特征构造利用统计学的方法如均值、方差、协方差、相关系数等从原始数据中计算出新的特征。这些统计特征可以提供数据的集中趋势、离散程度以及不同特征之间的相关性等信息。 基于时间序列的特征构造对于时间序列数据可以通过计算滑动窗口内的统计量如移动平均、移动方差等、季节性分解、趋势提取等方法来构造特征。这些特征可以捕捉到时间序列数据中的周期性、趋势性和季节性等模式。 基于文本的特征构造对于文本数据可以通过词袋模型、TF-IDF、词嵌入等技术将文本转换为数值特征向量。这些特征向量可以捕捉到文本中的词汇频率、语义关系等信息。 基于图像的特征构造对于图像数据可以利用计算机视觉技术如卷积神经网络CNN的特征提取层从图像中提取出有意义的特征。这些特征可以捕捉到图像中的边缘、纹理、形状等视觉信息。 基于领域知识的特征构造根据特定领域的知识和经验手动设计和构造特征。这种方法需要深入理解数据和问题背景但往往能够构造出非常有针对性的特征。
三、关键技术 特征选择在构造了大量特征后需要通过特征选择技术筛选出最有用的特征子集以避免维度灾难和提高模型性能。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。 特征转换将原始特征通过某种数学变换或编码方式转换为新的特征形式。例如独热编码One-Hot Encoding可以将分类变量转换为二进制特征向量主成分分析PCA可以将高维特征空间降维到低维空间等。 自动化特征构造随着机器学习技术的发展自动化特征构造也称为特征工程自动化逐渐成为研究热点。通过利用深度学习、强化学习等技术可以自动地从原始数据中学习和构造有用的特征。
四、其他重要内容 数据清洗和预处理在进行特征构造之前需要对原始数据进行清洗和预处理包括去除缺失值、异常值、重复值等以及进行数据类型转换、归一化等操作。这些步骤对于保证特征构造的质量和效果至关重要。 特征与目标变量的相关性分析在构造特征时需要关注特征与目标变量之间的相关性。通过分析特征与目标变量之间的相关性我们可以筛选出与目标变量高度相关的特征从而提高模型的预测性能。 特征的可解释性在构造特征时还需要考虑特征的可解释性。可解释性强的特征有助于我们理解模型的决策过程和结果提高模型的透明度和可信度。因此在构造特征时应尽量保持特征的直观性和可解释性。
