机器学习中的特征工程方法

• 作者: 唐运军 孙舒畅
• 来源期刊: 汽车实用技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 特征工程 特征选择
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 设计研究
• 页码范围: 70-72
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2020.12.023

摘要

随着互联网的快速发展,机器学习技术得到了广泛的应用.面对海量的数据,特征工程就显得至关重要,可以说特征工程决定了机器学习模型的上线.文章介绍了对数值、文本、类别时间等不同类型数据的处理方法,总结了在面对高维数据时的特征选择方法并进行了比较,对机器学习的研究和工程应用具有指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐运军	上汽通用五菱汽车股份有限公司技术中心	17	31	3.0	5.0
2	孙舒畅	湖南大学机械与运载工程学院	1	0	0.0	0.0