MATLAB特征选择算法在数据挖掘中的实战应用

数据特征工程的定义：是将数据转换为更能有效表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。主要包括以下五个部分：数据理解（主要在EDA部分完成）、数据清洗、特征构造、特征选择和解决类别不平衡问题。

数据清洗（注意，这部分只在训练集上进行）的目的是提高数据质量，降低算法用错误数据建模的风险。其中包括特征变换（如定性变量编码、标准化和归一化）、缺失值处理（不处理、删除或补全）、异常值处理等。

特征构造的目的是增加数据的表达性，添加一些先验知识。包括统计量特征、时间特征、地理信息、非线性变换、数据分桶和特征组合/交叉。

特征选择的目的是平衡预测能力和计算复杂度，降低噪声，增强模型预测性能。方法包括过滤式、包裹式和嵌入式。

解决类别不平衡问题的方法包括扩充数据集、尝试其他评价指标、调整theta值、重采样、合成样本、选择树型模型等。

同时还包括一些问题的处理，如树型模型对离散特征进行one-hot编码的建议，长尾分布截断的意义，以及处理一些模型上表现不理想的特征的方法。

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