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欺诈检测：实时欺诈预警系统_（5）.特征工程与选择.docx

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    特征工程与选择

    在构建欺诈检测系统时，特征工程与选择是至关重要的一步。特征工程涉及从原始数据中提取和构建有意义的特征，这些特征将被用于训练和评估机器学习模型。选择合适的特征可以显著提高模型的性能，减少计算资源的消耗，提高系统的实时性。本节将详细介绍特征工程与选择的原理和内容，并提供具体的代码示例。

    特征工程的原理

    特征工程是指将原始数据转换为更适合机器学习算法使用的特征的过程。这包括特征选择、特征提取、特征变换和特征构建等步骤。有效的特征工程可以帮助模型更好地捕捉数据中的模式和关系，从而提高预测的准确性。

    特征选择

    特征选择是从所有可用特征中选择最相关的

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