特徵工程是機器學習的關鍵步驟，它將原始資料轉換成更適合模型訓練的形式，顯著影響模型的效能和泛化能力。常見的技術包含資料清洗、轉換、降維及特徵選擇。資料預處理步驟中，處理缺失值和資料正規化至關重要，例如以平均值填補缺失值或使用標準化方法調整資料尺度。降維技術如主成分分析 (PCA) 和 t-SNE 可減少資料維度並保留關鍵資訊，有助於簡化模型並提升效率。特徵選擇則從原始特徵中挑選最具代表性的特徵子集，避免過擬合並提升模型效能。實務上，Python 的 scikit-learn 函式庫提供豐富的工具，方便實作這些技術。選擇合適的技術取決於資料特性和模型需求，需要仔細評估和實驗。
特徵工程技術在機器學習中的應用
在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及選擇和轉換原始資料，以便更好地代表問題的本質。這個過程可以大大提高模型的效能和泛化能力。在本文中，我們將探討幾種常見的特徵工程技術，包括降維方法和特徵選擇方法。
降維方法
降維是一種將高維資料轉換為低維資料的技術，從而減少資料的複雜性和噪聲。常見的降維方法包括：
- 主成分分析（PCA）：PCA是一種線性降維方法，透過將原始資料投影到一個新的坐標系中，保留了原始資料的最大變異性。
- 奇異值分解（SVD）：SVD是一種線性降維方法，透過將原始資料分解為三個矩陣，保留了原始資料的最大變異性。
- t-SNE：t-SNE是一種非線性降維方法，透過將原始資料對映到一個低維空間中，保留了原始資料的區域性結構。
- LLE：LLE是一種非線性降維方法，透過將原始資料對映到一個低維空間中，保留了原始資料的區域性結構。
特徵選擇方法
特徵選擇是一種從原始資料中選擇最有用的特徵的技術，從而減少了模型的複雜性和過擬合。常見的特徵選擇方法包括：
- 互資訊：互資訊是一種量化兩個隨機變數之間相依性的指標，常用於選擇與目標變數最相關的特徵。
- 相關分析：相關分析是一種量化兩個隨機變數之間線性關係的指標，常用於選擇與目標變數最相關的特徵。
實際應用
在實際應用中，我們可以使用以下程式碼來實作以上提到的特徵工程技術：
from sklearn import datasets
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbedding
from sklearn.manifold import (
Isomap,
LocallyLinearEmbedding,
MDS,
SpectralEmbedding,
TSNE,
)
from sklearn.neighbors import NeighborhoodComponentsAnalysis
from sklearn.random_projection import SparseRandomProjection
from sklearn.datasets import load_wine
# 載入葡萄酒資料集
wine = load_wine()
# 定義降維方法
methods = {
"PCA": PCA(n_components=2),
"t-SNE": TSNE(
n_components=2,
init="pca",
learning_rate="auto",
n_iter=500,
n_iter_without_progress=150,
n_jobs=2,
random_state=0,
),
"NCA": NeighborhoodComponentsAnalysis(
n_components=2, init="pca", random_state=0
),
}
# 執行降維方法
for name, method in methods.items():
print(f"{name} embedding (time {method.fit_transform(wine.data).shape[0]}s)")
資料前處理與降維技術
在進行機器學習任務時，資料的前處理和降維是非常重要的步驟。這些步驟可以幫助我們簡化資料結構、提高模型的效率和準確度。下面，我們將探討幾種常見的降維技術，包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、隨機投影、截斷奇異值分解（Truncated SVD）和等度對映（Isomap）。
主成分分析（PCA）
主成分分析是一種廣泛使用的降維技術，旨在找到資料中最重要的特徵，並將其轉換為新的坐標系。這種方法可以幫助我們去除資料中的冗餘資訊，簡化模型的複雜度。
from sklearn.decomposition import PCA
# 將資料轉換為兩個主成分
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
線性判別分析（LDA）
線性判別分析是一種有監督的降維技術，旨在找到最佳的投影方向，以區分不同的類別。這種方法可以幫助我們提高模型的準確度，特別是在多類別分類別任務中。
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
# 將資料轉換為兩個線性判別成分
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X, y)
隨機投影
隨機投影是一種簡單的降維技術，旨在將高維資料投影到低維空間中。這種方法可以幫助我們快速簡化資料結構，但是可能會失去一些重要的資訊。
from sklearn.random_projection import SparseRandomProjection
# 將資料轉換為兩個隨機投影成分
ran = SparseRandomProjection(n_components=2, random_state=42)
X_ran = ran.fit_transform(X)
截斷奇異值分解（Truncated SVD）
截斷奇異值分解是一種根據矩陣分解的降維技術，旨在找到資料中最重要的奇異值和奇異向量。這種方法可以幫助我們簡化資料結構，特別是在高維資料中。
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
# 將資料轉換為兩個截斷奇異值分解成分
trun = TruncatedSVD(n_components=2)
X_trun = trun.fit_transform(X)
等度對映（Isomap）
等度對映是一種非線性降維技術，旨在找到資料中最重要的結構資訊。這種方法可以幫助我們簡化資料結構，特別是在非線性關係中。
from sklearn.manifold import Isomap
# 將資料轉換為兩個等度對映成分
isomap = Isomap(n_neighbors=n_neighbors, n_components=2)
X_isomap = isomap.fit_transform(X)
標準區域性線性嵌入（Standard LLE）
標準區域性線性嵌入是一種非線性降維技術，旨在找到資料中最重要的區域性結構資訊。這種方法可以幫助我們簡化資料結構，特別是在非線性關係中。
from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding
# 將資料轉換為兩個標準區域性線性嵌入成分
lle = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors=n_neighbors, n_components=2, method="standard")
X_lle = lle.fit_transform(X)
內容解密：
上述程式碼展示了幾種常見的降維技術，包括主成分分析、線性判別分析、隨機投影、截斷奇異值分解和等度對映。每種技術都有其優缺點，需要根據具體任務和資料特點選擇適合的方法。例如，主成分分析適合於簡化高維資料結構，而線性判別分析適合於提高模型的準確度。隨機投影和截斷奇異值分解可以快速簡化資料結構，但是可能會失去一些重要的資訊。等度對映和標準區域性線性嵌入可以簡化非線性關係中的資料結構，但是可能需要更多的計算資源。
圖表翻譯：
以下是使用Plantuml語法繪製的降維技術流程圖： 這個圖表展示了不同降維技術之間的關係和流程，可以幫助我們更好地理解和選擇適合的降維方法。
特徵提取技術比較與應用
在機器學習和資料分析中，特徵提取是一個至關重要的步驟，能夠從原始資料中提取出有用的資訊，以提高模型的效能和準確度。這裡，我們將介紹幾種常見的特徵提取技術，包括線性區域性嵌入（LLE）、Hessian LLE、LTSA LLE、多維尺度分析（MDS）、譜嵌入（Spectral Embedding）、t-分佈隨機鄰域嵌入（t-SNE）和鄰域成分分析（NCA），並探討其應用和優缺點。
線性區域性嵌入（LLE）
LLE是一種非線性降維技術，旨在保留資料中的區域性結構。它假設資料點之間的區域性關係在低維空間中仍然有效。LLE有多種變體，包括修改的LLE、Hessian LLE和LTSA LLE。
from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding
# 修改的LLE
mlle = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors=10, n_components=2, method="modified")
X_mlle = mlle.fit_transform(X)
# Hessian LLE
hlle = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors=10, n_components=2, method="hessian")
X_hlle = hlle.fit_transform(X)
# LTSA LLE
ltsalle = LocallyLinearEmbedding(n_neighbors=10, n_components=2, method="ltsa")
X_ltsalle = ltsalle.fit_transform(X)
多維尺度分析（MDS）
MDS是一種降維技術，旨在保留資料中的全域性結構。它使用距離或相似度矩陣來計算低維空間中的資料點位置。
from sklearn.manifold import MDS
mds = MDS(n_components=2, n_init=1, max_iter=120, n_jobs=2)
X_mds = mds.fit_transform(X)
譜嵌入（Spectral Embedding）
譜嵌入是一種根據圖論的降維技術，旨在保留資料中的全域性結構。它使用譜分解來計算低維空間中的資料點位置。
from sklearn.manifold import SpectralEmbedding
spectral = SpectralEmbedding(n_components=2, random_state=0, eigen_solver="arpack")
X_spectral = spectral.fit_transform(X)
t-分佈隨機鄰域嵌入（t-SNE）
t-SNE是一種非線性降維技術，旨在保留資料中的區域性結構。它使用t-分佈來計算低維空間中的資料點位置。
from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(n_components=2, init="pca", learning_rate="auto", n_iter=500, n_iter_without_progress=150, n_jobs=2, random_state=0)
X_tsne = tsne.fit_transform(X)
鄰域成分分析（NCA）
NCA是一種線性降維技術，旨在保留資料中的區域性結構。它使用鄰域成分分析來計算低維空間中的資料點位置。
from sklearn.neighbors import NeighborhoodComponentsAnalysis
nca = NeighborhoodComponentsAnalysis(n_components=2, init="pca", random_state=0)
X_nca = nca.fit(X, y).transform(X)
HephAIstos特徵提取
HephAIstos是一種特徵提取工具箱，提供多種特徵提取方法，包括PCA、ICA、LDA等。
# HephAIstos特徵提取
features_extraction = "pca"
每種特徵提取技術都有其優缺點，選擇哪種技術取決於具體的應用和資料特徵。透過比較和分析不同的特徵提取技術，可以選擇最適合的方法來提高模型的效能和準確度。
特徵工程技術在機器學習中的應用
在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及選擇和轉換原始資料中的特徵，以提高模型的效能和泛化能力。這一過程可以分為兩個主要部分：特徵提取和特徵選擇。
特徵提取
特徵提取是一種從原始特徵中建立新特徵的技術。常見的特徵提取方法包括主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、線性判別分析（LDA）等。這些方法可以幫助減少資料的維度，去除冗餘資訊，提高模型的效率。
例如，在上述程式碼中，我們使用了PCA進行特徵提取，選擇了2個主成分來保留原始資料的主要資訊。這樣做可以減少資料的維度，提高模型的訓練速度和泛化能力。
特徵選擇
特徵選擇是一種從原始特徵中選擇一部分特徵的技術。它可以幫助去除冗餘和無關緊要的特徵，提高模型的效能和泛化能力。常見的特徵選擇方法包括過濾法、包裝法、混合法和嵌入法等。
過濾法是根據統計措施（如變異數門檻、卡方檢驗、費舍爾評分、相關係數或資訊增益）來選擇特徵的方法。它可以快速地去除冗餘和無關緊要的特徵，但可能會忽略一些重要的特徵。
包裝法是使用預測模型來評估特徵組合並分配模型效能評分的方法。它可以找到最優的特徵子集，但可能需要更多的計算時間，尤其是在高維資料中。
嵌入法是在模型學習過程中選擇特徵的方法。它可以在每次迭代中選擇最重要的特徵，但可能會面臨過度適應的風險，尤其是在觀察資料不足的情況下。
特徵選擇的重要性
特徵選擇是一個非常重要的步驟，因為它可以幫助去除冗餘和無關緊要的特徵，提高模型的效能和泛化能力。過度適應是指模型過度地適應訓練資料，而不能很好地泛化到新的資料中。特徵選擇可以幫助避免過度適應，提高模型的泛化能力。
特徵選擇技術概覽
特徵選擇是一種用於機器學習和資料分析的技術，旨在從原始資料集中選擇出最相關、最重要的特徵，以降低資料維度、提高模型效能和簡化資料解釋。這種技術在現代機器學習和人工智慧應用中至關重要，因為它能夠有效地減少過度擬合（overfitting）的風險、提高模型的泛化能力以及加速模型訓練的速度。
特徵選擇方法
特徵選擇方法大致可以分為三類別：過濾器方法（Filter）、包裝器方法（Wrapper）和嵌入式方法（Embedded）。
過濾器方法（Filter）：這類別方法根據特徵的內在屬性進行選擇，例如互資訊量、相關係數等。過濾器方法的優點是計算效率高，能夠快速處理大規模資料集。但是，它們可能無法考慮到特徵之間的互動作用。
包裝器方法（Wrapper）：這類別方法利用機器學習演算法來評估特徵子集的品質。包裝器方法會訓練和評估多個模型，每個模型使用不同的特徵子集，從而選擇出效能最佳的特徵子集。包裝器方法能夠考慮到特徵之間的互動作用，但計算成本較高。
嵌入式方法（Embedded）：嵌入式方法將特徵選擇與模型訓練過程整合起來。許多機器學習演算法，如隨機森林、梯度提升等，都內建了特徵選擇機制，可以在訓練過程中自動選擇重要的特徵。嵌入式方法的優點是能夠在保持計算效率的同時考慮到特徵之間的互動作用。
子集生成
子集生成是指從原始特徵集中生成所有可能的特徵子集的過程。這個過程對於包裝器方法和一些嵌入式方法至關重要，因為它們需要評估不同特徵子集的效能。子集生成可以使用遞迴演算法、迭代演算法等方法實作。
學習演算法
學習演算法是指用於評估特徵子集品質的機器學習模型。不同的學習演算法對於特徵選擇的敏感度不同，因此選擇合適的學習演算法對於取得最佳結果至關重要。常用的學習演算法包括線性迴歸、決策樹、支援向量機（SVM）等。
效能評估
效能評估是指對模型在不同特徵子集下的效能進行評估。這通常涉及到交叉驗證、精確度、召回率、F1分數等指標。效能評估的目的是找出哪個特徵子集能夠使模型取得最佳效能。
過濾器
過濾器是一種簡單且高效的特徵選擇方法，它們根據特徵的統計屬性（如相關係數、互資訊量）直接進行特徵篩選。過濾器方法的優點在於計算效率高，但可能無法捕捉到特徵之間複雜的互動作用。
包裝器
包裝器方法透過將特徵選擇問題轉化為搜尋最佳特徵子集的問題來進行特徵選擇。它們利用機器學習演算法來評估不同特徵子集的品質，因此能夠考慮到特徵之間的互動作用。但是，包裝器方法的計算成本相對較高，尤其是在面對高維度資料時。
圖表翻譯
此圖表展示了從原始資料集到最終結果輸出的整個過程，包括特徵選擇、模型訓練和評估等步驟。
圖表翻譯：
圖表描述了資料分析和機器學習流程中的關鍵步驟，從左到右分別為：原始資料集、特徵選擇、模型訓練、模型評估和結果輸出。每個步驟都對應著實際中的具體操作，如資料預處理、特徵工程、模型選擇和超引數調整等。透過這個流程，可以從原始資料中提取出有用的資訊，並利用機器學習模型進行預測或分類別任務。
特徵選擇與提取
特徵選擇是一種用於機器學習的技術，旨在從原始資料中選擇出最有用的特徵，以提高模型的效能。這個過程可以分為兩大類別：過濾法（Filter Methods）和包裝法（Wrapper Methods）。
過濾法
過濾法是一種根據特徵的內在屬性來選擇特徵的方法。最常見的過濾法包括變異數門檻（Variance Threshold）和相關係數等。
變異數門檻
變異數門檻是一種簡單的過濾法，根據特徵的變異數來選擇特徵。如果特徵的變異數小於某個門檻值，則該特徵被視為冗餘的，可以被移除。這種方法的優點是計算簡單，但缺點是可能會移除一些重要的特徵。
在 Python 中，可以使用 scikit-learn 函式庫中的 VarianceThreshold 類別來實作變異數門檻法。以下是範例程式碼：
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
# 建立 VarianceThreshold 物件
var = VarianceThreshold(threshold=0)
# 選擇特徵
X_train = var.fit_transform(X_train)
print(X_train.shape)
統計檢驗法
統計檢驗法是一種根據統計假設檢驗來選擇特徵的方法。常見的統計檢驗包括 z 檢驗、t 檢驗、ANOVA 等。
在進行統計檢驗之前，需要了解一些相關的術語，例如 null 假設（H0）和 alternative 假設（H1）。null 假設表示沒有顯著差異，而 alternative 假設表示有顯著差異。
統計檢驗可以根據臨界值（critical value）或 p 值（p-value）來決定是否拒絕 null 假設。如果 p 值小於或等於顯著性水平（α），則拒絕 null 假設。
以下是三種常見的統計檢驗圖：
- 雙尾檢驗（Two-tailed test）
- 左尾檢驗（Left-tailed test）
- 右尾檢驗（Right-tailed test）
度自由數
度自由數（degrees of freedom）是指獨立變數的數量，常用於計算 t 統計量和 χ² 統計量。
內容解密：
- 變異數門檻法是一種簡單的過濾法，根據特徵的變異數來選擇特徵。
- 統計檢驗法是一種根據統計假設檢驗來選擇特徵的方法。
- 度自由數是指獨立變數的數量，常用於計算 t 統計量和 χ² 統計量。
圖表翻譯：
這個流程圖展示了特徵選擇的過程，從過濾法到統計檢驗法，再到度自由數，最終到達結束。
機器學習中的特徵工程技術
在機器學習中，特徵工程是一個至關重要的步驟，它涉及選擇和轉換原始資料，以便更好地代表所要學習的模式。這個過程可以大大提高模型的效能和泛化能力。在本文中，我們將探討一些常見的特徵工程技術。
2.1 資料預處理
資料預處理是特徵工程的第一步，它涉及清理和轉換原始資料，以便使其更適合模型的訓練。這包括處理缺失值、資料正規化、特徵縮放等步驟。
2.1.1 處理缺失值
在實際資料中，缺失值是常見的問題。有多種方法可以用來處理缺失值，包括：
- 刪除含有缺失值的樣本
- 以均值或中位數替代缺失值
- 使用機器學習模型預測缺失值
2.1.2 資料正規化
資料正規化是指將資料轉換到一個共同的尺度，以便不同特徵之間的比較。常見的正規化方法包括：
- 最大-最小正規化
- 標準化
2.2 特徵選擇
特徵選擇是指從原始資料中選擇出最有用的特徵，以便降低維度和提高模型的效能。常見的特徵選擇方法包括：
- 遞迴特徵消除（RFE）
- 隨機森林特徵重要性
- 相關分析
2.3 特徵建立
特徵建立是指根據原始資料建立新的特徵，以便更好地代表所要學習的模式。常見的特徵建立方法包括：
- 多項式轉換
- 互動作用項
2.4 統計檢驗
在進行特徵工程時，統計檢驗是一個重要的工具，可以用來評估特徵之間的相關性和差異性。常見的統計檢驗方法包括：
- T檢驗
- 方差分析（ANOVA）
- 相關分析
統計檢驗流程
- 設定假設：設定原假設（H0）和備假設（H1）
- 選擇檢驗統計量：根據研究問題和資料型別選擇適合的檢驗統計量
- 計算檢驗統計量：使用樣本資料計算檢驗統計量
- 確定拒絕域：根據給定的顯著性水平（α）確定拒絕域
- 比較檢驗統計量與臨界值：如果檢驗統計量落在拒絕域內，則拒絕原假設；否則，不拒絕原假設
右尾檢驗
右尾檢驗是指檢驗統計量的大於某個臨界值時拒絕原假設。右尾檢驗常用於檢測某個引數是否大於某個給定值。
雙尾檢驗
雙尾檢驗是指檢驗統計量的絕對值大於某個臨界值時拒絕原假設。雙尾檢驗常用於檢測某個引數是否與某個給定值不同。
左尾檢驗
左尾檢驗是指檢驗統計量的小於某個臨界值時拒絕原假設。左尾檢驗常用於檢測某個引數是否小於某個給定值。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
skinparam arrow {
color #262626
thickness 2
}
skinparam package {
borderColor #262626
backgroundColor #F2F2F2
fontColor #262626
}
skinparam component {
borderColor #262626
backgroundColor #FFFFFF
fontColor #262626
}
title 機器學習特徵工程流程
package "1. 原始資料" {
[原始資料輸入] as RawData
}
package "2. 資料預處理" {
[缺失值處理] as MissingValue
[資料標準化/正規化] as Scaling
}
package "3. 特徵轉換/建立" {
package "降維" {
component "線性" as LinearReduction {
[PCA]
--
[SVD]
--
[LDA]
}
component "非線性" as NonLinearReduction {
[t-SNE]
--
[LLE]
--
[Isomap]
}
}
}
package "4. 特徵選擇" {
[過濾法 (Filter)] as Filter
[包裝法 (Wrapper)] as Wrapper
[嵌入法 (Embedded)] as Embedded
}
package "5. 模型輸入" {
[最終特徵集] as FinalFeatures
}
RawData -> MissingValue
MissingValue -> Scaling
Scaling --> LinearReduction
Scaling --> NonLinearReduction
LinearReduction --> Filter
NonLinearReduction --> Filter
Filter --> Wrapper
Wrapper --> Embedded
Embedded --> FinalFeatures
note right of NonLinearReduction
主要用於視覺化
和保留局部結構
end note
@enduml
圖表翻譯：
上述流程圖展示了統計檢驗的基本流程，包括設定原假設、選擇檢驗統計量、計算p值、比較p值與α等步驟。這些步驟對於評估特徵之間的相關性和差異性具有重要意義。
從技術架構視角來看，特徵工程無疑是構建高效機器學習模型的根本。它並非單一技術，而是涵蓋資料預處理、特徵選擇、特徵建立和統計檢驗等多個環節的系統性工程。透過深入剖析這些環節，我們可以發現，特徵工程的目標在於最大程度地挖掘資料中蘊藏的資訊，並將其轉化為模型可理解的表達形式。然而，特徵工程也面臨諸多挑戰，例如如何有效處理高維資料、如何避免過擬合以及如何平衡特徵數量與模型複雜度之間的關係。對於不同型別的資料和不同的機器學習任務，需要選擇合適的特徵工程技術組合，才能達到最佳效果。玄貓認為，隨著機器學習應用的日益普及，自動化特徵工程技術將成為未來的重要發展方向，它將降低特徵工程的門檻，並提升模型構建的效率。對於機器學習的實踐者而言，深入理解特徵工程的原理和方法，並掌握相關的工具和技術，將是提升模型效能的關鍵所在。