‫我们已经完成了第一步的问题定义｡
‫我们已经看过了第二步的数据｡
‫第三步, 我们定义了成功对我们的意义｡
‫现在让我们进入第四步, 也就是功能｡
‫现在, 我们要回答的问题是, 我们对这些数据已经了解了多少？
‫现在, 如果你以前没有处理过数据, 你可能会听到“特性”这个词,
‫并想知道“特性”到底是什么意思？
‫好吧, 你会听到这个世界出现了很多机器学习, 也许是以特征学习或特征变量的形式｡
‫或者当有人问有多少功能？
‫或者有哪些特点？
‫特征是不同形式数据的另一种说法｡
‫现在, 我们已经讨论了不同类型的数据, 如结构化和非结构化数据,
‫但特征是指结构化或非结构化数据中不同形式的数据｡
‫例如, 让我们回到我们预测心脏病的问题｡
‫我们可能想看看, 一个人的体重､ 性别､
‫平均静息心率和胸痛等级等因素是否可以用来预测他们是否患有心脏病｡
‫这三件事病人的体重性､ 平均静息心率和胸痛都是数据的特征｡
‫它们也可以称为特征变量｡
‫换句话说, 我们要使用特征变量｡
‫预测目标变量, 即一个人是否患有心脏病｡
‫说到特征变量, 又有不同的种类｡
‫这里有数字, 就是体重之类的数字｡
‫还有分类, 意思是这样或那样的, 比如性别或者病人是否吸烟｡
‫然后是派生, 也就是像你这样的人查看数据, 并使用现有数据创建新特征｡
‫例如, 您可以查看某人的医院､
‫就诊历史记录时间戳, 如果他们在去年进行了就诊, 则可以创建一个名为“去年就诊”的分类要素｡
‫如果去年有人来过, 他们就会成真｡
‫对我们来说, 是的｡
‫如果不是, 它们将得到假的｡
‫或者在这种情况下, 没有｡
‫从数据中导出类似这样的特征的过程通常被称为特征工程｡
‫我们的心脏病示例是结构化的, 但非结构化数据也有一些特性｡
‫只是不那么明显｡
‫如果你看了足够多的狗的图片, 你会发现, 好吧, 大多数这些动物都有四个形状,
‫从它们的身体, 它们的腿, 和前面的几个圆圈里出来｡
‫他们的眼睛｡
‫当机器学习算法看到不同的图像时,
‫它会开始学习这些不同的形状和更多的东西, 并找出不同的音高之间的相似或不同之处｡
‫不要担心, 当涉及到找出不同的模式之间的特点,
‫如四个矩形排序的形状出来的狗的身体或圆圈在前面的狗的头部｡
‫你不必告诉机器学习算法它们是什么｡
‫最美妙的是它能自己发现问题｡
‫最后要记住的是, 一个特征在机器学习算法中工作得最好｡
‫如果现在的许多样品都有它的话｡
‫预测心脏病问题｡
‫比如说我们有一个叫做“大多数亚丁食品”的功能,
‫它列出了病人最常吃的食物, 但只有10%或100个病人记录中的10个有｡
‫所以这一个编号为3到8的病人吃的食物最多, 这是弗莱的不理想的, 而其他病人没有, 因为记住,
‫100个例子中只有10个吃的食物最多.
‫这里有数据, 所以这些数据是缺失的, 它们是一样的｡
‫所以如果你能想象, 这里有100个病人, 只有10个会有这个吃得最多的食物栏｡
‫由于机器学习算法在所有样本都具有相似信息时学习效果最好, 因此我们要么忽略这个样本,
‫要么在使用它之前尝试收集更多信息｡
‫确保所有样本具有相似信息的过程称为理想数据集中的特征覆盖｡
‫你已经得到了完整的功能覆盖｡
‫所以对于我们来说, 如果想使用大多数食物的这个特性, 理想情况下,
‫我们希望所有的值都在这里, 或者至少超过10%的覆盖率, 这意味着超过10%, 或者超过10, 100个例子在这个列中有某种值｡
‫在接下来的讲座､ 项目和课程中, 我们将有大量的练习来了解不同的功能｡
‫与此同时, 想想你最近必须解决的一个问题｡
‫它有哪些特性？
‫它们是数字的还是分类的, 还是你把它们组合成你自己的派生特征？