特征工程小结

这一节主要记录学习《特征工程入门和实践》书籍的记录

特征工程是什么？

特征工程（feature engineering）是这样一个过程：将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。

特征工程包括什么？

1.特征理解：学习如何识别定量数据和定性数据。
2.特征增强：清洗和填充缺失值，最大化数据集的价值。
3.特征选择：通过统计方法选择一部分特征，以减少数据噪声。
4.特征构建：构建新的特征，探索特征间的联系。
5.特征转换：提取数据中的隐藏结构，用数学方法转换数据集、增强效果。
6.特征学习：利用深度学习的力量，以全新的视角看待数据，从而揭示新的问题，并予以解决。

特征理解：我的数据集里有什么？

1.结构化数据与非结构化数据；
2.定量数据与定性数据；
3.数据的4个等级：

定类等级（nominal level）
	例如，血型（A、B、O型）、动物物种和人名。
    定类等级是数据的第一个等级，其结构最弱。这个等级的数据只按名称分类；
    不能执行任何定量数学操作，例如加法或除法。可以进行计数，如众数
    属性：离散无序
    描述性统计：频率/占比、众数
    图表：条形图和饼图
	
定序等级（ordinal level）
    例如：李克特量表（比如1~10的评分）、考试成绩等级（A、B、C、D).
    定序等级等级继承了定类等级的所有属性，而且还有重要的附加属性，汇总如下：
    可以计数、比较、排序，计算众数、中位数、百分位数
    定序等级的数据可以自然排序。这意味者，可以认为列中某些数据比其他数据更好或更大
    属性：有序类别比较
    描述性统计：频率、众数、中位数、茎叶图
    图形：条形图、饼图、茎叶图.


定距等级（interval level）
	例如：摄氏度
    在定距等级上可以进行加减，可以引入：算术平均数(均值)和标准差
    描述性统计：频率、众数、中位数、均值、标准差
    图形：条形图、饼图、茎叶图、散点图、直方图（直方图是条形图的“近亲”，用不同的桶包含不同的数据，对数据的频率进行可视化）.

定比等级（ratio level）
	例如：金钱、重量
    定比等级拥有最高程度的控制和数学运算能力，不仅继承了定距的加减运算，而且有了一个"绝对零点"的概念，可以做乘除运算。
	描述性统计：均值、标准差
	图形：直方图、箱线图

4.探索性数据分析和数据可视化；
5.描述性统计；

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