大模型前置處理之——特征提取 原創(chuàng)
“ 特征提取是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的重要前置環(huán)境，特征提取的效果直接影響到模型的性能 ”
在學(xué)習(xí)大模型技術(shù)的過程中，每個(gè)人應(yīng)該都聽過特征提取；但大部分人可能并不了解什么是特征提取，以及特征提取的方法和作用。
所以，今天我們就來介紹一下大模型的前置處理——特征提取。
特征提取
背景
有很多人認(rèn)為，特征提取是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來；但事實(shí)上，在機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展之出，甚至可以說在人工智能技術(shù)發(fā)展之初，特征提取就已經(jīng)出現(xiàn)了，只不過因?yàn)槟菚r(shí)人工智能的影響范圍還比較小，除了業(yè)內(nèi)人員之外，大部分人都不了解這個(gè)事情。
特征提取的大范圍應(yīng)用應(yīng)該是從機(jī)器學(xué)習(xí)開始，只不過當(dāng)時(shí)受限于技術(shù)條件；那時(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型還不能自動(dòng)提取特征，因此那時(shí)的特征提取都是由研究人員進(jìn)行人工抽取。
但隨著技術(shù)的發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過自身的編碼器-Encoder自動(dòng)進(jìn)行特征提??；這樣的優(yōu)點(diǎn)就在于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身提取的數(shù)據(jù)特征更加符合當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；但同樣的缺點(diǎn)就是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)和編碼器的設(shè)計(jì)會(huì)直接影響到特征提取的效果。
特征工程
特征工程是使用專業(yè)背景知識(shí)和技巧處理數(shù)據(jù)，使得特征能在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中發(fā)揮更好作用的過程；特征工程的好壞直接影響到模型的學(xué)習(xí)效果。
特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中至關(guān)重要的一步，它涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征（也稱為變量或?qū)傩裕：玫奶卣鞴こ炭梢燥@著提高模型性能，因?yàn)樗軌蚪沂緮?shù)據(jù)中的有用信息，降低噪音影響，甚至幫助模型更好地泛化到新數(shù)據(jù)。
特征工程主要包含以下幾個(gè)方面：
- 特征抽取
- 特征預(yù)處理
- 特征降維
以下是特征工程的一些常見方法和技巧：
- 特征選擇（Feature Selection）：從原始特征集中選擇最相關(guān)、最有用的特征，以降低模型的復(fù)雜性和過擬合風(fēng)險(xiǎn)。
- 特征提?。‵eature Extraction）：通過數(shù)學(xué)變換，將原始特征轉(zhuǎn)換為更具信息量的特征，例如主成分分析（PCA）、獨(dú)立成分分析（ICA）等。
- 特征轉(zhuǎn)換（Feature Transformation）：對(duì)原始特征進(jìn)行變換，以使其更適合模型，如對(duì)數(shù)、指數(shù)、歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等。
- 多項(xiàng)式特征擴(kuò)展（Polynomial Feature Expansion）：將原始特征的多項(xiàng)式組合添加到特征集中，以捕獲特征之間的非線性關(guān)系。
- 時(shí)間序列特征處理：針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，可以提取滯后特征（lag features）、移動(dòng)平均、指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均等。
- 文本特征處理：對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）處理，或者使用詞嵌入（Word Embeddings）等技術(shù)。
- 類別特征編碼：將類別型特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值型特征，例如獨(dú)熱編碼（One-Hot Encoding）、標(biāo)簽編碼（Label Encoding）等。
- 缺失值處理：處理缺失值的方法包括刪除含有缺失值的樣本、填充缺失值、使用模型預(yù)測(cè)缺失值等。
- 特征交互與組合：通過對(duì)特征進(jìn)行交互、組合，創(chuàng)建新的特征來捕獲更高級(jí)的信息。
- 數(shù)據(jù)降維：使用降維技術(shù)（如PCA）減少數(shù)據(jù)維度，以減少計(jì)算復(fù)雜性和噪音的影響。
- 領(lǐng)域知識(shí)引導(dǎo)：利用領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)來設(shè)計(jì)和選擇特征，以更好地捕獲問題的本質(zhì)。
在進(jìn)行特征工程時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：
- 理解數(shù)據(jù)：深入了解數(shù)據(jù)的含義、結(jié)構(gòu)和背景，以便做出更明智的特征工程決策。
- 避免過擬合：特征工程可能導(dǎo)致過擬合問題，因此需要謹(jǐn)慎選擇和處理特征。
- 實(shí)驗(yàn)和迭代：嘗試不同的特征工程方法，并使用交叉驗(yàn)證等技術(shù)來評(píng)估模型性能，以確定哪些方法有效。
- 自動(dòng)化：一些自動(dòng)化特征選擇和提取工具可以幫助你快速嘗試不同的特征工程技術(shù)。
總之，特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)關(guān)鍵且有創(chuàng)造性的階段，它能夠顯著影響模型的性能和泛化能力。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
