特征工程在机器学习中的工作流程

简介：
特征工程是将原始数据转换为适合建模的特征的过程，在机器学习中扮演着至关重要的角色。本文章探讨了其核心步骤和最佳实践。 特征是从数据中提取出来的对结果预测有用的元素或信息，可以是文本或者数值形式的数据。特征工程则是通过运用专业背景知识和技术手段来处理原始数据的过程，旨在让这些特征在机器学习算法中的表现更加出色。这一过程包括了从原始数据集中抽取有用的信息、构建新的特征以及选择最合适的特征等步骤。 进行特征工程的主要目标是为了筛选出更优的特性，并以此为基础获取到更好的训练样本集。优秀的特征具备更高的灵活性和适用性，这使得即使使用较为简单的模型也能获得优异的结果。“工欲善其事，必先利其器”，可以说特征工程就是“磨刀”的过程。 在互联网公司内部，复杂的机器学习模型通常由少数数据科学家负责构建；而大多数工程师则主要集中在进行大规模的数据清洗工作以及业务分析过程中不断寻找新的有效特征。比如某广告部门的一名数据挖掘专家，在两周内就能完成一次针对特定需求的特征迭代更新。