特征提取与构造是机器学习和数据挖掘中重要的步骤。它们的目标是从原始数据中提取出有意义的、可以用于后续分析和建模的特征。
1. 特征提取:特征提取是指从原始数据中直接抽取或计算出新的特征的过程。例如,如果你有一组图像数据,你可以使用边缘检测算法来提取图像中的边缘特征;如果你有一组文本数据,你可以计算每个单词在文档中的出现频率作为特征。特征提取通常需要对原始数据进行一些预处理,如标准化、归一化等。
2. 特征构造:特征构造是指根据已有的特征创建新的特征的过程。这通常需要对问题有一定的理解,并能够提出合理的假设。例如,如果你正在研究房价预测问题,你可能已经有一些基本的特征,如房屋的面积、房间的数量等。但是,你也可以通过组合这些特征来创建新的特征,如每平方米的价格(总价格/面积)。
特征提取和构造都是为了使模型更好地理解和解释数据。好的特征可以使模型更准确、更稳定,同时也可以减少模型的复杂性,提高训练速度。因此,特征工程是一个需要不断尝试和优化的过程。