文本分类的特征向量

特征向量是特定可观察现象的可量化特征。一个很好的例子是人类的“身高”和“体重”特征，因为它们可以被看到和测量。假设它们具有静态或非线性关系，我们经常依赖计算机特征来提取有意义的信息以预测另一个函数。开发的机器学习模型输出将表明这一论点是正确的。

特征向量确实是用于模式识别和机器学习的数值特征的n维向量，用于描述一个对象。

由于事物的数值表示有利于处理和统计分析，许多机器学习方法都依赖于它们。一个向量就是一堆数值。很明显，向量只是为某个特征计算出来的值的列表。被发现的值。

在多维数值中，特征由特征向量表示，机器学习模型使用它们。任何相关的特征都必须转换为特征向量，因为机器学习模型只能处理数值。

特征向量示例

构建特征向量可以受益于各种特征和策略，例如：

机器学习

• 经常使用 RGB（红、绿、蓝）格式的图像像素。在 8 位编码中，每个像素都是一个三维向量，值在 0 到 255 之间。
• 对于语义分割问题，我们将 class1、class2 和 class3 等类别编码到每个通道中。

说明

• 词袋模型是一种文档的向量表示，其中包含每个词在每个元素中的频率。机器学习模型将向量解释为数值列表以生成预测，尽管向量中的每个位置都对应一个单词。找到的值。
• Tf-idf（词频-逆文档频率）公式用于衡量文本中每个词的相关性。计算包括将一个词的出现次数除以包含该词的文档数量。当一个词在一个文本中频繁出现而在其他文本中不出现时，它必须对该特定文档很重要。
• 使用独热编码的向量在所有位置都为零，第一个索引除外，它唯一地标识每个单词。事实上，word2vec（词到向量）格式使用了稀疏表示，这导致向量中有很多非零分量。这比独热编码占用的内存要少得多，甚至可以通过线性代数来衡量词的相似性。词嵌入向量是这类词向量的通用名称。
• 当今词嵌入向量的使用非常普遍，因为它们能有效地表达自然语言中许多词的语义和上下文，同时浓缩它们的表示。由于我们可以对它们执行矩阵运算，因此它们适用于基于深度学习的语言模型。

向量是对象表示的紧凑形式。向量的元素与原始实体中的其他元素在空间上没有关联。

机器学习使用特征向量来数学上描述实体的数值属性。它们在模式识别和机器学习的众多应用中至关重要。在数据挖掘中，特征向量至关重要。机器学习算法通常需要事物的数值表示才能进行解释性分析。在诸如线性回归之类的方法中，用于解释变量向量的数学对应物被称为特征向量。

特征向量在垃圾邮件预防和文本分类方面非常有用。它们可以是电子邮件标题、文本模式、词频或 IP 地址。

由于其在数值表示事物以支持各种分析方面的实用性和可行性，向量在机器学习 (ML) 中经常被使用。它们有助于研究，因为有许多方法可以相互比较向量。使用欧几里得公式很容易计算两个对象之间的距离。

特征工程的一个重要部分是从原始数据中系统地创建特征向量。为了建立这样的过程，存在各种挑战。我们需要一个位置来存储创建的特征向量以供后续检索。为了考虑底层动态的变化或最新的发现，我们有时需要修改特征定义。

换句话说，随着特征随时间演变，我们必须保持其最新状态。我们还需要跟踪多个特征定义的版本，因为应用程序无法立即从一个旧的特征定义切换到另一个。