什么是独热编码（One-Hot Encoding）？
独热编码（One-Hot Encoding）是一种将分类变量转换为数值表示的技术，其中每个类别被映射为一个二进制向量，该向量中仅有一个元素为1（代表该类别处于「热」状态），其余元素为0。这种编码方式消除了类别间的顺序关系，确保机器学习算法如 […]
标签： 特征工程
什么是特征提取？
特征提取（Feature Extraction）是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征的过程，这些特征能够有效表征数据的核心属性，便于机器学习模型进行高效学习和准确预测。原始数据如文本、图像或声音通常包含冗余和噪声，特征提取通过技术 […]
什么是特征选择？
特征选择（Feature Selection）是机器学习中的一种核心技术，指从原始特征集合中挑选出最具预测力、最相关的特征子集的过程，目的在于简化模型结构、提升预测准确率、降低过拟合风险、减少计算成本，并增强模型的可解释性。通过剔除冗余或无 […]
什么是特征工程？
特征工程（Feature Engineering）是指从原始数据中创建、选择和转换特征的过程，这些特征是机器学习模型输入的核心元素，旨在提升模型的预测准确性、泛化能力和可解释性。通过数据清洗、特征提取、特征选择和特征变换等步骤，特征工程将原 […]