机器学习8-特征工程

​ 前言

传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了特征表示；即，开发者通过添加和改善特征来调整模型。

特征工程是指将原始数据转换为特征矢量；进行特征工程预计需要大量时间。

一、将原始数据映射到特征

下图中左侧表示来自输入数据源的原始数据，右侧表示特征矢量，也就是组成数据集中样本的浮点值集。

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特征工程将原始数据映射到机器学习特征。

二、映射数值

整数和浮点数据不需要特殊编码，因为它们可以与数字权重相乘。

下图中，将原始整数值6转换为特征值6.0并没有多大的意义。

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三、映射分类值

分类特征具有一组离散的可能值。例如，可能有一个名为street_name的特征，其中的选项包括：

{'Charleston Road', 'North Shoreline Boulevard', 'Shorebird Way', 'Rengstorff Avenue'}

由于模型不能将字符串与学习到的权重相乘，因此我们使用特征工程将字符串转为数字值。

实现思路

可以定义一个从特征值（称为可能值的词汇表）到整数的映射。

世界上的每条街道并非都会出现在我们的数据集中，因此我们可以将所有其他街道分组为一个全部包罗的“其他”类别，称为OOV分桶（词汇表外）。

实现过程

通过上面的方法，我们可以按照以下方式将街道名称映射到数字：

• 将Charleston Road 映射到0
• 将North Shoreline Boulevard 映射到1
• 将Shorebird Way 映射到2
• 将Rengstorff Avenue 映射到3
• 将所有其他街道（OOV）映射到4

但是，如果我们将这些索引数字直接纳入到模型中，将会造成一些限制：

1）我们将学习适用于所有街道的单一权重。

例如，如果我们学习到street_name 的权重为6，那么对于Charleston Road，将其乘以0；对于North Shoreline Boulevard 则乘以1；对于Shorebird Way 则乘以2，依次类推。

以某个使用street_name 作为特征来预测房价的模型为例。根据街道名称对房价进行线性调整的可能性不大，此外，这些假设我们已经根据平均房价对街道怕徐。

我们的模型需要灵活地为每条街道学习不同的权重，这些权重将添加到使用其他特征估算的房价中。

2）我们没有将street_name 可能有多个值的情况考虑在内。例如，许多房屋位于两条街道的拐角处，因此如果模型包括单个索引，则无法再street_name 值中对该信息进行编码。

去除以上两个限制，我们可以为模型中的每个分类特征创建一个二元向量来表示这些值：

• 对于使用样本的值，将相应向量元素设为1.
• 将所有其他元素设为0；

该向量的长度等于词汇表中的元素数。当只有一个值为1 时，这种表示法称为独热编码；当有多个值为1时，这种表示法称为多热编码。

下图是通过独热编码映射街道地址，为街道Shorebird Way 的独热编码。

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在此二元矢量中，代表Shorebird Way 的元素的值为1，而代表所有其他街道的元素的值为0.

小结

该方法能够有效为每个特征值创建布尔变量。采用这种方法时，如果房屋位于Shorebird Way街道上，则只有Shorebird Way的二元值为1.因此，该模型仅使用Shorebird Way 的权重。

如果房屋位于两条街道的拐角处，则将两个二元值设为1，并且模型将使用它们各自的权重。

四、稀疏表示法

背景

假设数据集中有100万个不同的街道名称，您希望将其包含为street_name 的值。

如果直接创建一个包含100万个元素的二元向量，其中只有1或2个元素为true，则是一种非常低效的表示法，在处理这些向量时会占用大量的存储空间并耗费很长的计算时间。

简介

在这种情况下，一种常用的方法是使用稀疏表示法，其中仅存储非零值。在稀疏表示法中，仍然为每个特征值学习独立的模型权重。

五、良好特征的特点

我们探索了将原始数据映射到适合特征矢量的方法，但这只是工作的一部分。然后需要探索什么样的值才算这些特征矢量中良好的特征。

• 避免很少实用的离散特征值
• 最好具有清晰明确的含义
• 实际数据内不要掺入特殊值
• 考虑上游不稳定性

5.1）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。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特征包含大量样本，其中它的值为victorian:

house_type: victorian

如果某个特征值仅出现一次火灾很少出现，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: 8SK982ZZ1242Z

5.2）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，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，对于一些特征值的含义，除了创建它的工程师，其他人恐怕辨识不出：house_age: 851472000

在某些情况下，混乱的数据会导致含义不清晰的值。例如，user_age的来源没有检查值是正确：user_age: 277

5.3）实际数据内不要掺入特殊值

良好的浮点特征不包含超出范围的异常断点或特征的值。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

为了解决特殊值的问题，需将该特征转换为两个特征：

• 一个特征只存储质量评分，不含特殊值。
• 一个特征存储布尔值，表示是否提供了quality_rating。

5.4）考虑上游不稳定性

特征的定义不应随时间变化。例如，下列值是有用的，因为城市名称一般不会改变。

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送变化：

inferred_city_cluster: "219"

关键词—特征工程、离散特征、表示法、独热编码

特征工程（feature engineering），是指确定哪些特征可能在训练模型方面非常有用，然后将日志文件及其他来源的原始数据转换为所需的特征。特征工程有时称为特征提取。

离散特征（discrete feature），一种特征，包含有限个可能值。例如，某个值只能是“动物”、或“蔬菜”的特征，这是都能将类别列举出来的。与连续特征相对。

独热编码（one-hot-encoding），一种稀疏二元向量，其中：

• 一个元素设为1.
• 其他所有元素均设为0 。

独热编码常用语表示拥有 有限个可能值的字符串或标识符。

表示法（representation），将数据映射到实用特征的过程。

参考：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/representation/feature-engineering

参考：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/representation/qualities-of-good-features