百面机器学习—1.特征工程

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插眼：

• 百面机器学习—1.特征工程
• 百面机器学习—2. 特征工程与模型评估要点总结
• 百面机器学习—3.逻辑回归与决策树要点总结
• 百面机器学习—4.SVM模型基础知识
• 百面机器学习—5.SVM要点总结
• 百面机器学习—6.PCA与LDA要点总结
• 百面机器学习—7.K均值算法、EM算法与高斯混合模型要点总结
• 百面机器学习—8.概率图模型之HMM模型
• 百面机器学习—9.前馈神经网络面试问题总结
• 百面机器学习—10.循环神经网络面试问题总结
• 百面机器学习—11.集成学习（GBDT、XGBoost）面试问题总结
• 百面机器学习—12.优化算法

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引言

  参考：百面机器学习pdf：链接：https://pan.baidu.com/s/1QHWWEXxrOIOQgTycz3YX6Q
提取码：y01g

一、特征归一化

描述
  为了消除数据特征之间的量纲影响，我们需要对特征进行归一化，使得不同指标之间具有可比性，使得各指标处于同一数值量级，以便于分析。
方法：

1. 线性函数归一化（Min-Max），将原始数据映射到[0,1]范围内

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   

2. 零均值归一化（标准化），将原始数据映射到mean=0，std=1的分布上

   from sklearn.preprocessing import StandardScaler
   

为什么需要对数值特征做归一化？
  以随机梯度下降为例，在学习率相同的情况下，经过归一化后的数据容易更快的通过梯度下降找到最优解。

  在实际运用中，通过梯度下降的算法求解的模型都需要归一化，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等模型。但对决策树模型并不适用，因为信息增益、信息增益比、基尼指数跟特征是否经过归一化是无关的。

二、类别型特征

描述
  类别特征指在有限选项内取值的特征，通常为字符串形式。除决策树等少数模型可以直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型都需要先将类别型特征直接转换成数值型特征。
在对数据进行预处理时，应该如何处理类别型特征？

1. 序号编码
   通常处理类别间具有大小关系的数据，会按照大小关系给类别特征赋予一个数值ID

   from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder
   import numpy as np
   
   label = OrdinalEncoder()
   list = ['中国', '美国', '法国', '德国']
   list = np.array(list).reshape(-1,1)
   labels = label.fit_transform(list)
   print(labels)
   

   [[0.]
    [3.]
    [2.]
    [1.]]
   

   如果数据本身并不存在大小关系，使用该编码会给这个特征增加不存在的顺序关系，增加了噪声

2. 独热编码—onehot编码
   通常用于处理类别间不具有大小关系的特征。

   from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
   import numpy as np
   
   label = LabelEncoder()
   labels = label.fit_transform(['中国', '美国', '法国', '德国'])
   print(labels)
   
   labels = np.array(labels).reshape(len(labels), 1)  # 先将X组织成（sample，feature）的格式
   # list = ['中国', '美国', '法国', '德国']
   # list = np.array(list).reshape(-1,1)
   onehot = OneHotEncoder()
   onehot_label = onehot.fit_transform(labels)
   print(onehot_label.toarray())  # 这里一定要进行toarray()，转换成array格式
   

   [0 3 2 1]
   [[1. 0. 0. 0.]
    [0. 0. 0. 1.]
    [0. 0. 1. 0.]
    [0. 1. 0. 0.]]
   

   对于类别取值较多（转换成onehot编码维度会很高）的情况下注意如下问题：
   1.使用稀疏向量来节省空间
   2.需配合特征选择来降低维度，一方面在逻辑回归模型中，维度的增加会导致参数的数量的增加，容易引起过拟合问题；另一方面，只有部分维度对于分类、预测是有效的。

3. 二进制编码—Binary Encoding
   先用序号编码给每个类别赋予一个类别ID，然后将类别ID对应的二进制编码作为结果。二进制编码本质上是利用二进制对ID进行哈希映射，最终得到0/1特征向量，维度少于独热编码，节省了空间。

三、高维组合特征的处理

什么是组合特征?
  为了提高复杂关系的拟合能力，在特征工程中经常会把一阶离散特征两两组合，构成高阶组合特征。
如何处理高维组合特征？

利用降维方法来减少两个高维特征组合后需要学习的参数

四、组合特征

  将多种高维特征，如果只是简单的两两组合，依然会存在参数过多、过拟合问题，而且并不是所有的特征组合都是有意义的。因此我们需要有效的方法找到应该对哪些特征进行组合。

1.怎么有效地找到组合特征？

  基于决策树的特征组合寻找方法，每一条从根节点到叶结点的路径可以看做是一种特征组合方式。

五、文本表示类型

  文本是非结构化数据

1.有哪些文本表示模型？

2.模型有什么优缺点？

词袋模型：

含义：将每篇文章看成一袋子词，并忽略每个词出现的顺序。（将文章按单词分开，每篇文章表示成一个长向量，向量中的每一维代表一个单词）

N-gram模型：将连续出现的n个词组成的词组作为一个单独的特征放到向量表示中去

主题模型：从文本库中发现有代表性的主题，并且计算出每篇文章的主体分布。

词嵌入：将词向量化，将每个词都映射到低维空间上的稠密向量

深度学习模型：深度学习模型的每一个隐层都可以认为对应着不同抽象层次的特征。

六、Word2Vec

这部分不做论述

七、图像数据不足的处理方法

  当训练一个图像分类模型时，如果训练样本比较少，该如何处理？

1.图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？

  过拟合，模型泛化能力弱

2.如何缓解数据量不足带来的问题？

1.基于模型的方法，主要是采用降低过拟合风险的措施

包括简化模型、添加正则项、集成学习、Dropout超参数

2.基于数据的方法，主要是进行数据扩充。在保持特定信息的前提下，对原始数据进行适当变换以达到扩充数据集的效果。

3.上采样与生成对抗网络

4.迁移学习