特征工程

特征值处理

对特征的值进行操作

特征处理

1. 特征二值化：通过阈值把特征转化为0-1，有些特征只接受布尔值作为输入。
2. 特征离散化：把连续的数值转化为离散的，是让每一部分样本相同，还是每一部分区间长度相同？
3. 特征值转化：放缩、平移
4. 特征正规化：把所有的特征的分布变为N(0,1)，这样在梯度下降时收敛更快。
5. 对特征加入先验：例如可以用来区分是语法词还是情感词。

特征选择

less is more
特征工程通常有两个用处：

1. 为了更好地预测，
2. 为了让模型有更好的可解释性，如果模型可解释性增加，反过来又可以协助做更好的特征工程

为什么要做特征选择：

1. 越少的特征解释性就越好
2. 泛化能力更强，避免过拟合
3. 收敛更快

所以我们要选择那些没有冗余的、与标签相关的特征
如何做特征选择：

1. 选择特征集的所有子集？NP-hard
2. 所以需要找到可行的办法：例如可以进行启发式的（无监督），使用训练集测试选择（有监督）
3. 简单的办法：每次只选择一个特征测试，测试它的性能

特征选择之black list：
例如文本数据中的停用词：
优点：简单，有效
缺点：同义词 can 罐子

特征选择之非监督学习方法：
在文本数据中选择出现次数前x%的数据，因为选择过程中与标签无关，所以叫非监督。

特征选择之有监督学习方法：
filter approach：

特征选择之信息增益：
选择X使得H(Y)-H(Y|X)最大，

特征选择之wrapper approach：

特征选择之feature interaction：

特征选择之正则化：
选择对应参数最大的特征

特征变换

为什么要做特征变换：有些算法只能解决特定的问题，例如感知机只能解线性可分问题。

对于这样的问题，我们通常有两种选择：

1. 特征变换
2. 选择更加复杂的算法（例如神经网络）

特征变换的几种方式：

1. 把原来的特征映射到更高维空间中
2. 建立更多的特征
3. 核方法（特征映射）

http://kti.tugraz.at/staff/denis/courses/kddm1/featureengineering.pdf