特征工程_feature explore是什么

特征工程（Feature Engineering）

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异常检测 强化学习 结构化预测

特征工程是利用数据领域的知识来创建特征的过程，该过程使得机器学习的算法可以运作。

特征工程是机器学习应用的基础，而且既困难又昂贵。 自动特征学习可以消除对手动特征工程的需求。

特征工程是一个非正式的话题，但它在应用机器学习中被认为是必不可少的。

Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. “Applied machine learning” is basically feature engineering.

— Andrew Ng, Machine Learning and AI via Brain simulations[1]

特征（Features）

特征是由所有要进行分析或预测的独立单元共享的属性或属性。 任何属性都可以是一个特征，只要它对模型有用。

除了作为属性之外，功能的目的在问题的背景下更容易理解。 特征是解决问题时可能有帮助的一个特征。

特征的重要性（Importance of features）

数据中的特征对于您使用的预测模型非常重要，并且会影响您将要实现的结果。 特征的质量和数量对模型的好坏有很大的影响[3]。

你可以说特征越好，结果就越好。 这并非完全正确，因为所取得的成果还取决于模型和数据，而不仅仅是所选的功能。 也就是说，选择正确的功能仍然非常重要。 更好的功能可以产生更简单和更灵活的模型，并且它们通常会产生更好的结果。[2]

特征工程的步骤（The process of feature engineering）

1. Brainstorming or Testing features;
2. Deciding what features to create;
3. Creating features;
4. Checking how the features work with your model;
5. Improving your features if needed;
6. Go back to brainstorming/creating more features until the work is done.

–
1. 头脑风暴或测试功能;
2. 确定要创建的功能;
3. 创建功能;
4. 检查功能如何与您的模型配合使用;
5. 根据需要改进你的功能;
6. 回到头脑风暴/创造更多的功能，直到工作完成。

功能相关性（Feature relevance）

根据一个特征，它可能是强相关的（具有任何其他特征中不存在的信息），相关的，弱相关的（其他特征包括的一些信息）或不相关的。 创建很多功能非常重要。 即使它们中的一些不相关，你也承担不起其余的失误。 之后，可以使用特征选择以防止过度配合。[8]

特征爆炸Feature explosion

特征爆炸可能由特征组合或特征模板引起，这导致特征总数的快速增长。

功能模板 - 实现功能模板，而不是编码新功能
特征组合 - 不能由线性系统表示的组合
有几个解决方案可以帮助阻止特征爆炸，例如：正则化，核方法，特征选择。[9]

自动特征工程Automated Feature Engineering

特征工程自动化已成为学术界研究的一个新兴课题。 2015年，麻省理工学院的研究人员提出了Deep Feature Synthesis算法，并在其在线数据科学竞赛中展现了其有效性，在该竞赛中击败了906个人力团队中的615个[10] [11]。 Deep Feature Synthesis作为一个名为Featuretools的开源库提供。 其他研究人员，包括IBM的OneBM [12]和伯克利的ExploreKit [13]也接下了这项工作。 IBM的研究人员称，功能工程自动化“帮助数据科学家减少数据探索时间，使他们能够在短时间内尝试和错误地提出许多想法;另一方面，它使非熟悉数据科学的非专家能够快速 只需花费很少的精力，时间和成本从数据中提取价值。“

商业工具已经从包括H20.ai [14]和Feature Labs [15]在内的新型机器学习重点初创公司涌现出来。

原文

参考原文