特征工程

MLOps 概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

特征工程

MLOps 阶段：特征工程

MLOps 概念

特征工程

…是将原始数据选择、处理并转换为特征的过程。

  • 特征是变量，如表中的列
  • 可用原始数据，也可自建特征
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客户数据

客户数据示例

MLOps 概念

客户数据

含新增特征的客户数据示例

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特征工程

  • 目标是提升模型性能
  • 处理、选择与维护特征的工具与技术：
    • 特征选择
    • 特征存储
    • 数据版本控制
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特征选择

  • 领域知识
  • 相关性
  • 特征重要性
  • 其他方法：单变量选择、主成分分析（PCA）、递归特征消除（RFE）

相关性图

1 https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-datails-on-correlation
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特征存储（Feature Store）

特征存储

仅适用于在多个项目中复用相同特征的大型团队

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数据版本控制

  • 跟踪数据集变更
  • 在开发全生命周期内保持一致性

展示数据版本控制与 Git 的图示

1 https://www.datacamp.com/courses/cicd-for-machine-learning
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让我们来练习！

MLOps 概念

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