数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
特征工程指的是把原始数据转变为模型训练数据的过程，目的是获取更好的训练数据特征。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在简单的模型上也能取得不错的效果。数字化转型网www.szhzxw.cn
一、特征构造
特征构造的时候需要考虑数值特征，类别特征，时间特征。
数值特征，一般会尝试一些它们之间的加减组合（当然不要乱来，根据特征表达的含义）或者提取一些统计特征
类别特征，我们一般会尝试之间的交叉组合，embedding也是一种思路
时间特征，这一块又可以作为一个大专题来学习，在时间序列的预测中这一块非常重要，也会非常复杂，需要就尽可能多的挖掘时间信息，会有不同的方式技巧。
二、特征选择
特征选择主要有两个功能：
减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合
增强对特征和特征值之间的理解数字化转型网www.szhzxw.cn
通常来说，从两个方面考虑来选择特征：
特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。
特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。
根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：
过滤法(Filter)：按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。
包装法(Wrapper)：根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。
嵌入法(Embedded)：先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。数字化转型网www.szhzxw.cn
三、降维
数据特征维度太高，首先会导致计算很麻烦，其次增加了问题的复杂程度，分析起来也不方便。但盲目减少数据的特征会损失掉数据包含的关键信息，容易产生错误的结论，对分析不利。
PCA降维方法，既可以减少需要分析的指标，而且尽可能多的保持了原来数据的信息。
但要注意一点， 特征选择是从已存在的特征中选取携带信息最多的，选完之后的特征依然具有可解释性，而PCA，将已存在的特征压缩，降维完毕后不是原来特征的任何一个，也就是PCA降维之后的特征我们根本不知道什么含义了。
声明：本文来自网络，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表数字化转型网立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系我们。数字化转型网www.szhzxw.cn
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数字化转型网数据专题包含： 数字化转型网（www.szhzxw.cn）
1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于Datawhale；编辑/翻译：数字化转型网Jack。
