4.3.1 特征提取

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4.3.1 特征提取 Spark 特征工程：深入特征提取 (4.3.1) 在机器学习项目中，特征工程扮演着至关重要的角色。它直接影响着模型的性能和泛化能力。特征工程的目标是从原始数据中提取出有意义的特征，以便机器学习算法能够更好地理解和学习数据中的模式。而特征提取作为特征工程的第一步，其核心任务是将原始数据转换为可用于模型训练的数值型或向量型特征。 4.3.1 特征提取概述特征提取是指从原始数据中自动或手动地选择、转换和创建新的特征，旨在减少数据维度、提取有效信息、提高模型性能。在 Spark MLlib/ML 中，提供了丰富的特征提取工具，涵盖了文本特征提取、数值特征提取、类别特征编码等多种场景。