特征 Features

在机器学习中，特征 (Features) 是指用于训练模型的输入变量或属性。这些特征用于表示正在分析的数据的特征或属性，并由模型用来进行预测或分类。

特征本质上可以是数值的或分类的。数值特征表示数量，例如年龄或温度；而分类特征表示可以采用一组有限值的属性，例如颜色或类别。

如何为机器学习模型选择特征？

特征选择是机器学习的一个重要方面，因为选择正确的特征集可以显着影响模型的准确性和性能。特征选择的过程旨在提高模型的性能、减少过度拟合并增强可解释性。以下是一些常用的特征选择方法：

• 单变量特征选择：该方法使用统计检验根据特征与目标变量的个体关系来选择特征。选择得分最高的特征，例如卡方、方差分析或相关系数。
• 递归特征消除 (RFE)： RFE 是一种迭代技术，从所有特征开始，递归地消除最不重要的特征。它使用模型的性能作为选择或排除特征的标准，直到达到所需的特征数量。
• L1 正则化 (Lasso)： L1 正则化在模型的成本函数中添加了惩罚项，迫使其仅选择最重要的特征，同时将不太重要的特征的系数设置为零。该技术有助于自动特征选择。

特征工程是机器学习的另一个重要方面，它涉及在现有特征的基础上创建新特征，以更好地表示数据的潜在特征。它涉及选择、创建和转换特征以突出数据中的模式和关系。这可能涉及诸如缩放或标准化数字特征或单热编码分类特征之类的技术。目标是提取相关信息、减少噪音并提供更合适的底层问题表示。有效的特征工程可以显着提高机器学习模型的准确性和稳健性，最终提高预测能力并从数据中获得更好的见解。

总体而言，特征是机器学习的重要组成部分，因为它们提供用于训练和完善模型的输入数据。选择和设计正确的特征集对于创建准确有效的机器学习模型至关重要。

参考来源

【1】https://encord.com/glossary/features-definition/