机器学习之特征工程
1、特征工程是什么
特征工程就是一个把原始数据转变成特征的过程，这些特征可以很好的描述这些数据，并且利用它们建立的模型在未知数据上的表现性能可以达到最优（或者接近最佳性能）。从数学的角度来看，特征工程就是人工地去设计输入变量X。
其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。坊间常说：“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。
2、特征工程和重要性
- 特征越好，灵活性越强
- 特征越好，构建的模型越简单
- 特征越好，模型的性能越出色
3、特征工程思维导图
4、特征工程步骤
4.1、数据预处理
通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：
- 不属于同一量纲：即特征的规格不一样，不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。
- 信息冗余：对于某些定量特征，其包含的有效信息为区间划分，例如学习成绩，假若只关心“及格”或不“及格”，那么需要将定量的考分，转换成“1”和“0”表示及格和未及格。二值化可以解决这一问题。
- 定性特征不能直接使用：某些机器学习算法和模型只能接受定量特征的输入，那么需要将定性特征转换为定量特征。最简单的方式是为每一种定性值指定一个定量值，但是这种方式过于灵活，增加了调参的工作。通常使用哑编码的方式将定性特征转换为定量特征：假设有N种定性值，则将这一个特征扩展为N种特征，当原始特征值为第i种定性值时，第i个扩展特征赋值为1，其他扩展特征赋值为0。哑编码的方式相比直接指定的方式，不用增加调参的工作，对于线性模型来说，使用哑编码后的特征可达到非线性的效果。
- 存在缺失值：缺失值需要补充。信息利用率低：不同的机器学习算法和模型对数据中信息的利用是不同的，之前提到在线性模型中，使用对定性特征哑编码可以达到非线性的效果。类似地，对定量变量多项式化，或者进行其他的转换，都能达到非线性的效果。
4.1.1、无量纲化
无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方法有标准化和归一化。标准化的前提是特征值服从正态分布，标准化后，其转换成标准正态分布。归一化利用了边界值信息，将特征的取值区间缩放到某个特点的范围，例如[0, 1]等
4.1.2、对定量特征二值化
定量特征二值化的核心在于设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0
4.1.3、对定性特征哑编码
4.1.4、缺失值计算
4.1.5、数据变换
常见的数据变换有基于多项式的、基于指数函数的、基于对数函数的。
4.2、 特征选择Feature Selection
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：
- 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。
特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。
根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。
- Wrapper：包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。
- Embedded：集成法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。
4.2.1、Filter
- 方差选择法
使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。 - 相关系数法
使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。 - 卡方检验
经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性。假设自变量有N种取值，因变量有M种取值，考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距，构建统计量 - 互信息法
经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的
4.2.1、Wrapper
- 递归特征消除法
递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
4.2.1、Embedded
- 基于惩罚项的特征选择法
使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维。 - 基于树模型的特征选择法
树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择
4.2、Feature Extraction（特征提取）
当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是为了让映射后的样本具有最大的发散性；而LDA是为了让映射后的样本有最好的分类性能。所以说PCA是一种无监督的降维方法，而LDA是一种有监督的降维方法。
4.3、特征构建 Feature Construction
特征构建指的是从原始数据中人工的构建新的特征。我们需要人工的创建它们。这需要我们花大量的时间去研究真实的数据样本，思考问题的潜在形式和数据结构，同时能够更好地应用到预测模型中。
特征构建需要很强的洞察力和分析能力，要求我们能够从原始数据中找出一些具有物理意义的特征。假设原始数据是表格数据，一般你可以使用混合属性或者组合属性来创建新的特征，或是分解或切分原有的特征来创建新的特征。