特征提取 Feature Engineering

特征提取 (Feature Engineering) 是指将原始数据转换为可处理的数值特征，同时保留原始数据集中的信息的过程。它比直接将机器学习应用于原始数据产生更好的结果。

特征提取可以通过多种方式完成，具体取决于所使用的数据类型和所解决问题的性质。例如，在图像处理中，可以通过分析图像的边缘、纹理和颜色来提取特征。在自然语言处理中，可以通过分析单词的频率、句子的长度以及特定术语或模式的存在来提取特征。

特征提取可以手动或自动完成：

• 手动特征提取需要识别和描述与给定问题相关的特征，并实现提取这些特征的方法。经过数十年的研究，工程师和科学家已经开发出了图像、信号和文本的特征提取方法。简单特征的一个例子是信号中窗口的平均值。
• 自动特征提取是使用专门的算法或深度网络从信号或图像中自动提取特征，无需人工干预。此技术对于想要快速从原始数据转向开发机器学习算法时非常有用。

提取的特征通常表示为特征向量，它是表示数据中每个特征是否存在的值列表。然后，将该特征向量用作机器学习算法的输入，以训练可以对新数据进行预测的模型。

特征提取是机器学习中的关键步骤，因为提取特征的质量和相关性直接影响模型的性能。因此，选择合适的特征并应用有效的特征提取技术对于确保机器学习模型的准确可靠至关重要。

随着深度学习的兴起，特征提取已在很大程度上被深度网络的第一层所取代——但主要针对图像数据。对于信号和时间序列应用，特征提取仍然是第一个挑战，需要大量的专业知识才能构建有效的预测模型。