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小知識分享 - 特徵工程

在數據分析中,特徵工程(Feature Engineering)是提升模型效果的重要步驟之一。特徵工程是指通過創造新的變量或修改現有變量來提高模型預測能力的過程。舉例來說,在足球數據分析中,我們可以根據球隊的歷史表現、球員的個人數據和比賽的天氣情況等因素,創造出新的特徵,以便更好地預測比賽結果。


特徵工程的常見技術包括:

  • 數據轉換(Data Transformation):對數據進行標準化、正規化或對數據進行對數變換,以減少數據的偏斜。

  • 特徵創造(Feature Creation):根據原始數據創建新的變量,例如根據球員的進球數和助攻數創建一個“貢獻指數”。

  • 特徵選擇(Feature Selection):選擇對模型影響較大的變量,剔除無關或冗餘的變量,以簡化模型並提高計算效率。

通過良好的特徵工程,我們能夠顯著提高模型的準確性和解釋性,進而提升數據分析的效果和價值。



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