机器学习进阶扩展内容
特征工程与 Pipeline
把原始字段转换为更能表达任务规律、且预测时确实可获得的特征。
前置知识
通俗直觉
模型只看到数字。好的特征像给它一张清晰地图，泄漏特征则像把答案直接写在地图上。
核心原理
特征构造应来自领域关系，并在相同验证协议下比较；数值与类别列应通过 ColumnTransformer 分别处理。
数学公式
特征必须在真实预测时可获得，不能含未来信息。
工作流程
- 1
明确输入、输出与评价方式
- 2
建立简单基线
- 3
实现并检查关键中间量
- 4
在验证数据上诊断和迭代
代码示例
特征工程与 Pipeline 示例
Python
example.py用途：不同列使用适合自己的变换，并由统一预处理器保持训练和预测一致。
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
prep = ColumnTransformer([
("num", StandardScaler(), ["age", "income"]),
("cat", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore"), ["city"]),
])代码解析
不同列使用适合自己的变换，并由统一预处理器保持训练和预测一致。
- — 先检查数据和张量形状
- — 把会学习参数的步骤限制在训练数据内
应用场景
- 建立可靠训练流程
- 诊断模型行为
常见误区
只记接口而不检查数据边界
只看单次分数而忽略泛化
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