特征工程数据探索区别
发表时间：2024-07-30 04:38:12
来源：网友投稿
特征工程和数据探索是机器学习中的两个重要步骤，它们有以下几个主要区别：
1. 目的不同：特征工程的目的是通过对原始数据进行预处理和转换，从中提取出有效的特征，以便于机器学习模型能够更好地学习和预测。而数据探索的目的是对数据进行可视化和统计分析，以了解数据的分布、关系和特点，从中获得对数据的认识和洞察。
2. 方法不同：特征工程主要包括数据清洗、特征选择、特征构造等步骤，需要使用各种技术和方法对数据进行处理。数据探索则主要包括数据可视化、统计分析等方法，通过对数据进行可视化和统计分析，来揭示数据中的规律和趋势。
3. 输出结果不同：特征工程的输出结果是经过处理和转换后的特征数据，用于机器学习模型的训练和预测。而数据探索的输出结果是对数据的可视化图表、统计分析结果等，用于对数据的理解和解释。
4. 顺序不同：在机器学习流程中，特征工程通常是在数据探索之后进行的。因为数据探索可以帮助我们了解数据的特点和规律，从而更好地进行特征工程的处理。
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