机器学习之良好特征的特点

我们探索了将原始数据映射到合适特征矢量的方法, 但这只是工作的一部分.现在,我们必须探索什么样的值才算这些特征矢量的良好特征.

避免很少使用的离散特征值

良好的特征值应该在数据集中出现大约 5 次以上.这样一来, 模型就可以学习该特征值与标签是如何关联的.也就是说, 大量离散值相同的样本可让模型有机会了解不同设置中的特征, 从而判断何时可以对标签很好地做出预测.例如, house_type 特征可能包含大量样本, 其中它的值为 victorian :

house_type: victorian

相反, 如果某个特征的值仅出现一次或很少出现, 则模型就无法根据该特征进行预测.例如, unique_house_id 就不适合作为特征, 因为每个值只使用一次, 模型无法从中学习任何规律:

unique_house_id: 8SK982ZZ12427

最好具有清晰明确的含义

每个特征对于项目中的任何人来说都应该具有清晰明确的含义.例如, 下面的房龄适合作为特征, 可立即识别是以年为单位的房龄:

house_age:27

相反, 对于下方特征值的含义, 除了创建它的工程师, 其他人恐怕辨识不出来:

house_age : 851472000

在某些情况下, 混乱的数据 ( 而不是糟糕的工程选择 ) 会导致含义不清晰的值.例如, 以下 user_age 的来源没有检查值恰当与否:

user_age: 277

实际数据内不要掺入特殊的值

良好的浮点特征不包含超出范围的异常断点或特殊的值.例如, 假设一个特征具有 0 到 1 之间的浮点值.例如, 假设一个特征具有 0 到 1 之间的浮点值.那么, 如下值是可以接受的:

quality_rating: 0.82
quality_rating: 0.37

不过, 如果用户没有输入 quality_rating , 则数据集可能使用如下特殊值来表示不存在该值:

quality_rating: - 1

为解决特殊值的问题, 需将该特征转换为两个特征:
1.一个特征只存储质量评分, 不含特殊值.
2.一个特征存储布尔值, 表示是否提供了 quality_rating .为该布尔值特征指定一个名称, 例如 is_quality_rating_defined .

考虑上游不稳定性

特征的定义不随时间发生变化.例如, 下列值是有用的, 因为城市名称一般不会改变. (注意, 我们仍然需要将“br/sao_paulo”这样的字符串转换为独热矢量.)

city_id: "br/sao_paulo"

但收集由其他模型推理的值会产生额外成本.可能值“219”目前代表圣保罗, 但这种表示在未来运行其他模型时可能轻易发生变化:

inferred_city_cluster: "219"
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