特征交互(Feature Interaction)

简介: 特征交互(Feature Interaction)

特征交互(Feature Interaction)是特征工程中的一个重要概念,它指的是不同特征之间的相互关系和影响。在机器学习模型中,特征交互有助于捕捉特征之间的复杂关系,从而提高模型的预测能力。以下是特征交互的一些关键点:

  1. 目的:特征交互的目的是为了增强模型对数据中非线性关系的建模能力。一些模型,如线性模型,本身无法捕捉特征间的交互效应,因此需要通过特征交互来显式地引入这些效应。

  2. 方法:特征交互可以通过多种方式实现,包括:

    • 加法交互:直接将两个特征相加。
    • 乘法交互:将两个特征相乘,这种方法可以揭示特征之间的非线性关系。
    • 条件交互:基于某些条件来调整特征的交互方式。
  3. 实现:在实践中,特征交互可以通过手动构造交互特征或使用自动化方法(如基于树的模型或深度学习模型)来实现。例如,可以使用PolynomialFeaturessklearn库中创建交互特征。

  4. 注意事项

    • 避免过度复杂:过多的特征交互可能会导致模型过拟合。
    • 保持解释性:新构造的交互特征应具有可解释性,以便理解模型的预测结果。
    • 注意数据类型:不同类型的特征可能需要不同的交互方式,例如类别特征和数值特征的交互可能需要特殊处理。
  5. 应用:特征交互在推荐系统、点击率预估、房价预测等领域有广泛应用。例如,在推荐系统中,用户特征和物品特征之间的交互对于预测用户的兴趣至关重要。

  6. 工具和库:在Python中,可以使用scikit-learntensorflowpytorch等库来实现特征交互。

  7. 模型应用:一些深度学习模型,如AFM(Attentional Factorization Machines)和PNN(Product Neural Network),专门设计来捕捉特征间的交互作用。

  8. 特征交互与特征融合:特征交互侧重于特征之间的关系,而特征融合则侧重于将不同来源的特征组合起来。两者都是提高模型性能的重要手段。

在进行特征交互时,应该根据具体的业务场景和数据特性来选择合适的交互方法,并注意避免引入过多的复杂性。通过合理的特征交互,可以显著提升模型的预测性能和泛化能力。

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
OneIE:A Joint Neural Model for Information Extraction with Global Features论文解读
大多数现有的用于信息抽取(IE)的联合神经网络模型使用局部任务特定的分类器来预测单个实例(例如,触发词,关系)的标签,而不管它们之间的交互。
225 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
TASLP21-Reinforcement Learning-based Dialogue Guided Event Extraction to Exploit Argument Relations
事件抽取是自然语言处理的一项基本任务。找到事件论元(如事件参与者)的角色对于事件抽取至关重要。
132 0
|
自然语言处理 算法 vr&ar
X-GEAR:Multilingual Generative Language Models for Zero-Shot Cross-Lingual Event Argument Extraction
我们提出了一项利用多语言预训练生成语言模型进行零样本跨语言事件论元抽取(EAE)的研究。通过将EAE定义为语言生成任务,我们的方法有效地编码事件结构并捕获论元之间的依赖关系。
161 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Joint Information Extraction with Cross-Task and Cross-Instance High-Order Modeling 论文解读
先前的信息抽取(IE)工作通常独立地预测不同的任务和实例(例如,事件触发词、实体、角色、关系),而忽略了它们的相互作用,导致模型效率低下。
114 0
|
监控
DFNet: Enhance Absolute Pose Regression withDirect Feature Matching
DFNet: Enhance Absolute Pose Regression withDirect Feature Matching
190 0
|
机器学习/深度学习 数据挖掘
ACL2023 - An AMR-based Link Prediction Approach for Document-level Event Argument Extraction
最近的工作引入了用于文档级事件论元提取(文档级EAE)的抽象语义表示(AMR),因为AMR提供了对复杂语义结构的有用解释,并有助于捕获长距离依赖关系
230 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking 论文解读
近年来,从非结构化文本中提取实体和关系引起了越来越多的关注,但由于识别共享实体的重叠关系存在内在困难,因此仍然具有挑战性。先前的研究表明,联合学习可以显著提高性能。然而,它们通常涉及连续的相互关联的步骤,并存在暴露偏差的问题。
243 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【多标签文本分类】Improved Neural Network-based Multi-label Classification with Better Initialization ……
【多标签文本分类】Improved Neural Network-based Multi-label Classification with Better Initialization ……
171 0
【多标签文本分类】Improved Neural Network-based Multi-label Classification with Better Initialization ……
|
机器学习/深度学习 编解码 文字识别
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images(二)
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images
244 0
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images(二)
|
机器学习/深度学习 编解码 文字识别
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images(一)
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images
165 0
Hybrid Multiple Attention Network for Semantic Segmentation in Aerial Images(一)