論特徵的重要性

2021-09-21 20:23:19 字數 453 閱讀 4166

特徵工程有多重要,可以引用一句話來表達:「資料和特徵決定了模型的上限,演算法只是在幫忙逼近這個上限。」好的特徵是決定乙個模型準確率的關鍵,那問題來了?什麼是特徵呢,特徵就是資料對於結果的一種描述。比如我們形容乙個人是否漂亮,那她的眼睛大小、鼻子的形狀、臉型都是特徵。通常,當獲得乙份結構化資料的時候,如果這份資料裡存在目標列,那麼除了目標列每個欄位都可以看做是特徵,特徵工程要做的事情是找到對結果影響最大的特徵。

了解了特徵的重要性,我們就可以開啟這一系列文章的分享了,不過在此之前,有幾個概念需要再明確下。特徵分哪幾種呢?

顯性特徵:可以理解為使用者直接可以拿到的資料字段

半隱性特徵:使用者資料在通過gbdt等演算法的計算過程中產出的一些特徵

隱性特徵:深度學習在很大程度上可以簡化人肉特徵工程的工作量,因為深度學習可以在計算過程中自動生成一些特徵向量,這些特徵的表達往往是不可解釋的,那這些特徵就是隱性特徵。

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