? ? ? ? 特征的構建與選取在提高預測精度方面越來越受到重視，甚至影響到預測項目的成敗。

? ? ? ?通常初始特征是基于領域經驗構建的，比如在預測短期負荷的時候，一般會考慮節假日、氣溫、歷史負荷水平等因素來構建特征。然而這樣得到的特征未必能夠充分地描述目標變量，因此很有必要基于這些初始特征構建更多更強的特征，從而盡可能地提高預測精度。最近幾年這方面的研究也不少，百度等科技巨頭企業已經有成熟的特征學習算法，并且應用在相關的業務場景中。這里主要針對特征變換、特征組合、自動生成三方面進行詳細介紹，并結合R語言代碼進行實現，旨在能為實際的建模問題提供一些參考。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的特征工程（2）：特征构建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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