推荐 ：小数据集也能大有作为：特征工程的妙用

作者：Krzysztof Pałczyński 翻译：王闯（Chuck）本文约1800字，建议阅读8分钟本文介绍了如何在小数据集上应用特征工程来提高机器学习模型的性能。特征工程可以弥补数据的不足。图片源自Unsplash，由Thomas T上传在快速发展的人工智能 (AI) 世界中，数据已成为无数创新应用和解决方案的命脉。实际上，大型数据集通常被认为是训练强大且准确的 AI 模型的支柱。但是，当手头的数据集相对较小时该怎么办呢？在本文中，我们将探讨特征工程在克服小数据集的局限性方面所起到的关键性作用。玩具数据集我们的旅程将从创建数据集开始。在这个例子中，我们将进行简单的信号分类。该数据集有两个类别：频率为1的正弦波属于类别0，频率为2的正弦波属于类别1。信号生成代码如下所示。该代码生成一个正弦波，引入加性高斯噪声，并随机化相位偏移。由 ………………………………