首先必須知道什麼是特徵工程
特徵工程是通過對原始資料的處理和加工，將原始資料屬性通過處理轉換為資料特徵的過程，屬性是資料本身具有的維度，特徵是資料中所呈現出來的某一種重要的特性，通常是通過屬性的計算，組合或轉換得到的。比如主成分分析就是將大量的資料屬性轉換為少數幾個特徵的過程。某種程度而言，好的資料以及特徵往往是乙個效能優秀模型的基礎。
那麼如何提取好的特徵將是本文主要內容
我們將簡要介紹一些常用的特徵提取方法：
用python中的字典儲存特徵是一種常用的做法，其優點是容易理解。但是sklearn的輸入特徵必須是numpy或scipy陣列。可以用dictvectorizer從字典中載入特徵轉換成numpy陣列，並且對分類特徵 會採用獨熱編碼(one-hot)。
字典特徵提取器：
from sklearn.feature_extraction import dsklearn特徵的提取 下）
上文特徵的提取 上 詞袋模型的方法很好用，也很直接，但在有些場景下很難使用，比如分詞後的詞彙字典表非常大，達到100萬 此時如果直接使用詞頻向量或tf idf權重向量的方法，將對應的樣本對應特徵矩陣載 入記憶體，有可能將記憶體撐爆，在這種情況下我們該怎麼辦呢？詞袋模型的方法很好用，也很直接，但在有些...
用sklearn進行特徵提取及數值轉換
對自己目前常用的幾種特徵提取方法做個簡要總結。1，將文字資料轉化為特徵向量 其中countvectorizer只考慮詞彙在文字 現的頻率 from sklearn.feature extraction.text import countvectorizer from sklearn.feature ...
sklearn 特徵工程
資料和特徵決定了機器學習的上限，而模型和演算法只是逼近這個上限而已。那特徵工程到底是什麼呢？顧名思義，其本質是一項工程活動，目的是最大限度地從原始資料中提取特徵以供演算法和模型使用。特徵工程就是將文字資料轉化為數字，因為計算機只能識別數字，運算數字 categorical features 分類特徵...