最近学习特征工程（Feature Enginnering）的相关技术，主要包含两块：特征选取（Feature Selection）和特征抓取（Feature Extraction）。这里记录一些要点，作为备忘。
特征选取
Algorithms for wrapping classifiers and search attribute subset space: best.first.search, backward.search, forward.search, hill.climbing.search
R中的FSelector包实现了一些特征选取的算法，主要分两大类：
Algorithms for filtering attributes: cfs, chi.squared, information.gain, gain.ratio, symmetrical.uncertainty, linear.correlation, rank.correlation, oneR, relief, consistency, random.forest.importance
属性过滤器：直接通过一些统计指标，计算变量与y的关系，然后根据一定规则选取理想的值。
Algorithms for wrapping classifiers and search attribute subset space: best.first.search, backward.search, forward.search, hill.climbing.search
分类器包装：通过包装特定的分类/回归算法，并使用一些通用的优化算法，选取具有最有效果的属性组合。
属性过滤器可能效率更高，但是效果不直接。而分类包装器可能效果更直接，但是计算开销大。
特征抓取
主要是重已有的数据中，创建新的数据。
Design Userful Features这篇文章，通过轴承的例子，从三个方面描述了特征抓取的方法，
- 领域知识：这点最好与领域专家一起讨论
- 统计量：无需领域知识，通用的统计量，如均值，中位数，分位数，最大最小值，偏度，峰度等
- 数据可视化：通过闪点图，分布度等方法，找到特殊的特殊性，创建feature。可视化之前需要预处理数据，如傅里叶变化，PCA，查看原始数据等。
参考
- R FSelector包说明文档
- R caret包，参考文章 Feature Selection
- 论文 An Introduction to Variable and Feature Selection, by Andre Elisseeff
- 使用快速傅里叶变化进行feature提取的例子
- 知乎：傅里叶变换掐死教材
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本文转自bourneli博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4106605.html
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