本文共 1158 字，大约阅读时间需要 3 分钟。

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程

三、 特征工程目标

赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测

地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281957.1004.1.38b02448ausjSX

3.1 特征工程目标

• 对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理

• 完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。

3.2 内容介绍

常见的特征工程包括：

1. 异常处理：
   • 通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值；
   • BOX-COX 转换（处理有偏分布）；
   • 长尾截断；
2. 特征归一化/标准化：
   • 标准化（转换为标准正态分布）；
   • 归一化（抓换到 [0,1] 区间）；
   • 针对幂律分布，可以采用公式： $log(\frac{1+x}{1+median})$
3. 数据分桶：
   • 等频分桶；
   • 等距分桶；
   • Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）；
   • 卡方分桶；
4. 缺失值处理：
   • 不处理（针对类似 XGBoost 等树模型）；
   • 删除（缺失数据太多）；
   • 插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等；
   • 分箱，缺失值一个箱；
5. 特征构造：
   • 构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等；
   • 时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等；
   • 地理信息，包括分箱，分布编码等方法；
   • 非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等；
   • 特征组合，特征交叉；
   • 仁者见仁，智者见智。
6. 特征筛选
   • 过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法；
   • 包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper） ；
   • 嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归；
7. 降维
   • PCA/ LDA/ ICA；
   • 特征选择也是一种降维。

3.3 一些思考

为什么要进行数据分桶？将原来连续的数据分类成范围数据，将连续变为离散的，可以加快内积运算速度，能够帮助排除极端值的影响，同时在线性模型中引入非线性，能够提高泛化能力，增强拟合效果。

转载地址：https://blog.csdn.net/YYYYYJY/article/details/115875511 如侵犯您的版权，请留言回复原文章的地址，我们会给您删除此文章，给您带来不便请您谅解！