【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】4.19 NumPy中的高级特征工程

4.19 NumPy中的高级特征工程

目录

4.19.1 高级特征工程的基本概念

特征工程是机器学习和数据科学中的一个重要步骤，它涉及从原始数据中提取和转换特征，以提高模型的性能。高级特征工程通常包括更复杂的特征提取和转换方法，例如多维数据处理、特征组合和特征归一化等。NumPy 提供了强大的数组操作和数学计算功能，使得这些高级特征工程任务更加容易实现。

4.19.1.1 特征提取

特征提取是指从原始数据中提取有用的特征。例如，从图像中提取像素值、从文本中提取词频等。

4.19.1.2 特征转换

特征转换是指将提取的特征进行某种变换，使其更适合机器学习模型的输入。常见的特征转换方法包括标准化、归一化、特征组合等。

4.19.2 使用NumPy进行高级特征提取和转换的方法

4.19.2.1 标准化

标准化（或Z-score标准化）是一种常见的特征转换方法，它将特征值转换为均值为0，标准差为1的分布。标准化的公式如下：

[ X_{\text{标准化}} = \frac{X - \mu}{\sigma} ]

其中，( X ) 是原始特征值，( \mu ) 是特征值的均值，( \sigma ) 是特征值的标准差。

4.19.2.1.1 使用 np.mean 和 np.std 进行标准化

import numpy as np

# 创建一个包含原始特征值的数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 原始特征值

# 计算均值和标准差
mean_value = np