文章目录
- 概论
- 引言
- 特征工程
- 特征工程概念
- 特征工程相关资料搜索
- 特征工程过程
概论
机器学习算法及应用场景不断更新变化，也意味着也必须跟得上学术及大牛的脚步，在这条路上迈着魔鬼的步伐不断前进，不敢停歇。
知识的更新需要随时记录，写的过程其实也是一种梳理的过程，并且加强一遍记忆。
第一次写，最近比较关注的是特征选择过程。
引言
其实在每一次做数据分析的过程中，这是不可缺少的一步。但是当面试官问你，阐述一下对特征工程的理解，你还是觉得心慌。为什么？因为你没有对它的概念、以及在机器学习中的角色及作用进行过系统的思考过。因此我决定记录一下，也是对它的搜索、思考及系统的梳理。
特征工程
特征工程概念
关于特征工程，业界的一句话：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。
机器学习模型需要数据来训练，但是通常需要对数据进行预处理，以便在训练的时候发挥作用。这种预处理，也就是所说的“特征工程”。
特征工程是指从原始数据转换为特征向量的过程。特征工程是机器学习中最重要的起始步骤，会直接影响机器学习的效果，并通常需要大量的时间。特征工程包括数据清理、特征提取、特征选择等过程。清华大学数据科学研究院中提过，在机器学习黑客马拉松和竞赛中，特征工程的质量通常是进入排行榜10强和无缘50强的重要区别。因此可见特征工程的重要性。
特征工程相关资料搜索
http://www.sohu.com/a/253092596_787107
这是我觉得讲的框架性很全面的一篇文章。涵盖了特征工程的很多方面，让我之前凌乱的思路得到了骨架，成为了一体。
https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-21-2
除了上面一惊喜发现之外，还知道了去年更新的python FeatureTools，实现了特征选择自动化的想法，想法简单但逻辑复杂，以下附上项目名称及代码地址。
项目地址：https://docs.featuretools.com/
代码地址：https://github.com/WillKoehrsen/automated-feature-engineering/blob/master/walk_through/Automated_Feature_Engineering.ipynb
特征工程过程
- 特征使用方案
a 要实现我们的目标需要哪些数据——基于业务理解，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量
b 可用性评估 ： 获取难度 覆盖率 准确率 - 特征获取方案
a 如何获取这些特征？
b 如何存储？ - 特征处理
a 特征清洗
aa 清洗异常样本
（方法：标准差法 1sigma 68% 2 95% 3 99.7% 之外 异常值）
bb 采样: 数据不均衡 样本权重
b 预处理
aa 单个特征（归一化、离散化、虚拟变量、缺失值、数据转换（指数、对数、Box-Cox））
bb 多个特征
aaa 降维（LDA 线性判别分析、PCA主成分因子分析）
bbb 特征选择
过滤法：思路-自变量与因变量之间的关联-相关系数法、卡方检验、信息增益等
包裹法：思路-根据目标函数来决定是否加入一个变量。迭代-产生特征子集，评价（完全搜索、自发式搜索、随机搜索）
嵌入法： 思路-学习器自动选择特征（正则化（lasso、岭回归）、决策树、深度学习）
c 衍生变量
对原始数据加工，生成有商业意义的变量 - 特征监控
特征有效性分析（特征重要性、特征权重）
特征监控
尽管前方是洪水猛兽，但无所谓只有往前冲，因为你要知道后退一步即是悬崖。针对某种情景的无奈与无所畏惧。——送给自己以及还在犹豫徘徊、失望懊恼的你。
