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特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程,从而提高对未知数据预测的准确性.通过特征工程我们希望去除掉数据中的:
A. 多余特征
B. 重复特征
C. 与目标属性相关的特征
D. 目标属性不想管的特征
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我们希望能够保留与目标属性相关的特征

正确答案是:A: 多余特征 和 B: 重复特征。

**专业分析:**

特征工程的主要目的是通过对原始数据进行处理和转换,以便模型能够更好地理解和利用这些数据,从而提高预测的准确性和效果。以下是对各个选项的分析:

A: 多余特征——正确。多余特征是指那些对模型预测没有帮助,甚至可能引入噪声的特征。去除这些特征可以简化模型,减少计算复杂度,提高模型的性能。

B: 重复特征——正确。重复特征是指那些在数据集中多次出现且信息相同的特征。保留这些特征没有任何意义,反而会增加模型的复杂度和训练时间,因此应该去除。

C: 与目标属性相关的特征——错误。与目标属性相关的特征是对预测目标有帮助的信息,通常被称为有用特征或重要特征。这些特征应该被保留并进一步优化,以提高模型的预测能力。

D: 目标属性不相关的特征——不完全准确。虽然目标属性不相关的特征确实可能会被去除,但这个描述不够具体。更确切地说,我们希望去除的是那些对预测没有帮助或引入噪声的特征,这通常包括多余特征和重复特征。

综上所述,特征工程的主要目的是去除多余特征和重复特征,从而使模型能够更好地利用数据,提高预测的准确性。