2018/3/15更新

結合KAGGLE競賽經驗、演算法面試情況和jasonfreak的總結，個人總結出以下機器學習特徵處理的方法；分享給大家，希望對大家有幫助

特徵使用方案：1、要實現我們目標，需要什麼資料----結合特定業務，具體情況具體分析
              2、資料可用性評估：1、獲取難度
2、覆蓋率
  3、準確率

特徵獲取方案：1、如何獲取特徵（介面呼叫or自己清洗or/github資源下載等）
      2、如何儲存？（/data/csv/txt/array/Dataframe//其他常用分散式）

特徵處理：1、特徵清洗：1.1：通過describe資料描述、matplotlib、snsborn資料視覺化操作，清洗異常樣本
                       1.2：資料不平衡處理：過取樣、欠取樣、Boostrap、Smote、Msote、代價敏感轉化等技術，進行處理；其中過取樣和欠取樣是在資料層面上，通過取樣技術，來降低資料傾斜率；而Smote方法是通過利用最近鄰生成樣本；但是在生成的過程中，由於最近鄰的不穩定行；可能會引進噪聲樣本進入資料集，因此改進的方法MSmote被提出，通過對產生的樣本進一步做異常處理，降低這種可能性，但是無法保證確定性；代價敏感轉化技術是通過對樣本進行加權，然後做一定處理，使得原始的演算法可以由代價不敏感轉為代價敏感，其實就是實現全域性的代價最優，因此可以在訓練如此，將樣本較少的類設定一個較大權重，如果大家對這方面研究有興趣，可以私信或者留言，我可以推薦大家一些優秀的論文，因為我的課題方向就是這個！
          
  2、單個特徵：2.1：歸一化：去除量綱影響
                       2.2：離散化：通過hash編碼實現，進行特徵轉換，注意：直接數字編碼會導致演算法在一堆沒有意                                                 義的大小順序中學習！！！！（Spark高階資料分析-P65），建議還是用one-hot 雜湊編碼；如果僅僅是兩個類，用0-1編碼是不會有太大問題的，但是one-hot編碼存在一個問題就是，如果類別過程，生成的稀疏編碼維度將會過大，甚至造成維度災；因此，有資料推薦使用many-to-many 進行hash分類，從而降低維度；但是many-to-many過程，需要進行分析，如果聚類一組特徵，從而實現較好的效果，具體還要再找找資料，歡迎補充，謝謝！
                       2.3：缺失值處理：如果缺失部分大，可以考慮放棄該條特徵，否則利用平均值、中位數、眾數等進行缺失值
    補充
                       2.4：資料轉換：為了使得資料之間反應出清晰的相關性（解決偏度影響），可以對資料進行log、指數等轉換

          3、特徵降維：3.1：PCA：無監督對映過程，通過數學對映；找出特徵方差大的組合，相應的特徵向量能夠概括總                                                               特徵90%以上資訊（具備數學推導，大家有興趣可以看一下）
                                3.2：LDA：監督對映過程，使得同類點距離越近，類間距離越遠
                                3.3：隨機森林演算法：通過袋外樣本(Out-Of-Bag),對每棵決策樹進行誤差判斷，之後再利用隨機樹變換某一                                                                 維特徵，觀察其誤差的變化，如果誤差變化大，即認為特徵重要

                                3.4：filter:通過數學上方差、資訊熵等操作，觀察每個維度特徵情況，進行降維；

                                3.5：特徵衍生：對資料進行一定的加工，生成重要特徵，進行資訊補充

歡迎轉載，註明出處，謝謝！

參考：https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html