文 |《基于个人信息的自动化决策安全要求》编制组
导读
特征工程是机器学习流程中的关键步骤，涉及将原始数据转化为适合训练机器学习模型的格式，以及转化为机器学习模型实际部署后的输入数据。这是一个选择、创建和转化特征（输入变量）的过程，以最佳地代表数据中的基本模式和关系。
01、特征工程的目标
在机器学习中，特征工程的主要目标是通过为其提供有信息性、相关性和区分性的输入特征，来提高机器学习模型的性能和效果。特征工程旨在提高模型理解数据中的基本模式和关系的能力，从而得到更准确的预测或洞察。
机器学习中特征工程的关键目标包括：
- 提高预测性能：特征工程有助于揭示数据中对准确预测至关重要的有意义的模式和关系。通过选择或创建有信息性的特征，特征工程使模型能够捕捉到进行准确预测所必需的相关信息。
- 增强模型理解：经过良好工程化的特征可以更简单、更明了地表示复杂数据。通过适当地转化和编码数据，特征工程可以更好地表示底层关系，使模型更容易从数据中学习和泛化。
- 处理非线性和复杂关系：在许多实际场景中，特征与目标变量之间的关系通常是非线性的或复杂的。特征工程允许更好地捕捉这些复杂关系的新特征或转化，使模型可以更准确地学习和预测。
- 处理缺失或不完整的数据：特征工程技术可以通过应用适当的插值方法或创建捕捉缺失模式的附加特征来解决缺失值或不完整数据。这确保模型可以处理可能存在不完整数据或缺失值的实际场景。
- 提高模型效率和可扩展性：特征工程可以提高机器学习模型的效率和可扩展性。通过减少特征空间的维数或选择相关特征，特征工程可以加速模型的训练和推理，使将机器学习技术应用于大规模或实时应用变得更加可行。
总的来说，机器学习中特征工程的最终目标是为模型提供一组丰富的、有信息性的特征，这些特征捕捉到数据的相关方面，从而提高预测性能、更好地理解模型并增强泛化能力。
02、实时自动化决策依赖于特征工程
当自动化决策算法实际部署后，也就是所谓的——实时机器学习（real time ML），即数据是实时或近实时生成和处理的。机器学习的结果，常依赖于特征工程的好坏。
在实时ML应用中，如欺诈检测、预测性维护或推荐系统中，及时准确的预测至关重要。因此，特征工程变得更加关键，因为它直接影响实时预测的速度、准确性和可靠性。
以下是特征工程在实时ML中的关键原因：
- 数据质量和噪声处理：流数据可能包含噪声、异常值或缺失值，这些都可能影响实时ML模型的性能。特征工程涉及稳健的数据预处理技术，有效地处理这些挑战。通过解决缺失数据、异常值检测或数据清洗，特征工程有助于提高数据质量和可靠性，导致实时ML系统中更准确的预测。
- 提高预测准确性：拥有质量数据和精心工程化的特征有助于模型理解底层的数据动态，并在实时场景中提高预测准确性。
- 降低延迟和更快的响应：实时ML系统需要快速响应时间，以提供及时的预测或决策。可以在实时计算的精心设计的特征有助于减少延迟，并实现更快的响应时间，确保及时的预测和行动。
- 适应变化的数据模式：实时ML系统经常在动态环境中运行，其中数据分布、关系或概念可能会随时间变化。特征工程使系统能够通过采用自适应特征选择或工程技术来适应。这种灵活性确保所选特征保持相关性和实用性，捕捉不断演变的数据模式，并随着数据流的演变维持模型性能。
- 资源效率：实时ML系统经常在有限的计算资源或内存的约束下运行。特征工程在优化资源利用方面至关重要，它可以通过减少特征维度、应用降维技术或选择可以高效处理的轻量级特征来实现。这有助于系统在给定的资源限制内有效地扩展，并确保高效地使用计算资源。
这就是特征工程在实时ML中的关键作用，它通过提高预测准确性、降低延迟、适应变化的数据模式、优化资源效率和处理数据质量挑战来实现这一点。通过投资时间和努力进行实用的特征工程，组织可以构建出强大而高效的实时ML系统，这些系统提供准确和及时的预测或决策，使他们能够基于流数据做出明智的选择并立即采取行动。
03、常见的特征工程技术
以下是一些在实时机器学习中常用的特征提取技术：
- 独热编码 (One Hot Encoding)：独热编码用于将分类变量表示为二进制向量。每个分类都变成一个二进制特征，其中1表示其存在，0表示其不存在。处理机器学习模型无法直接使用的分类数据时，此技术是合适的。
- 词袋模型 (Bag of Words, BOW)：词袋是一种用于将文本数据表示为数值特征向量的技术。它计算文档或文档集合中单词的出现次数。每个单词都成为一个特征，计数代表其重要性。BOW常用于文本分类或情感分析任务。
- N-grams：n-grams是文本中的n个连续的单词或字符序列。它们在自然语言处理任务中捕获单词之间的上下文或依赖关系。通过考虑单词序列，n-grams可以提供额外的信息，提高对数据的理解。它们可用于从文本内容记录中提取特征，这些特征可以用于设备学习模型，以提高NLP任务的性能。
- Tf-Idf (词频-逆文档频率)：词频-逆文档频率（Tf-Idf）是一种结合词频和逆文档频率来加权文本语料中单词重要性的技术。它有助于突出在文档中更具信息性或独特性的单词。Tf-Idf经常用于信息检索、文本挖掘和文本分类任务。
- 自定义特征 (Custom Features)：自定义特征指的是基于领域知识或问题的特定见解创建的工程特征。这些特征可以从现有特征中派生，结合多个特征或有意义地转换数据。自定义特征有助于捕获原始数据中未直接表示的相关信息或关系。
- Word2Vec (词嵌入)：Word2Vec是一种流行的词嵌入技术，它将单词表示为高维空间中的密集向量。它捕获单词之间的语义关系，并允许机器学习模型从中学习并理解单词的含义。Word2Vec广泛用于自然语言处理任务，如文本分类、翻译和情感分析。
来源：“网安寻路人”微信公众号
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