机器学习:特征工程工作流程

特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息,可以是文本或者数据。特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。 特征工程的目的是筛选出更好的特征,获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强的灵活性,可以用简单的模型做训练,更可以得到优秀的结果。“工欲善其事,必先利其器”,特征工程可以理解为利其器的过程。互联网公司里大部分复杂的模型都是极少数的数据科学家在做,大多数工程师们做的事情基本是在数据仓库里搬砖,不断地数据清洗,再一个是分析业务不断地找特征。