Machine learning 我应该向特征向量添加可衍生特征吗？
对于监督学习（如分类），向给定的特征集添加新的可衍生特征以提高准确性是一个好主意吗 例如： -如果“单价”和“无单位”是两个给定的功能，那么创建一个新功能“金额”（即单价*无单位）有意义吗？ -如果“标准偏差”是一个给定的特征，那么创建一个新的特征“方差”（即标准偏差^2）是一个好主意吗 这是否有一个理论指导，或者只是一个尝试和错误的问题Machine learning 我应该向特征向量添加可衍生特征吗？,machine-learning,Machine Learning,对于监督学习（如分类），向给定的特征集添加新的可衍生特征以提高准确性是一个好主意吗 例如： -如果“单价”和“无单位”是两个给定的功能，那么创建一个新功能“金额”（即单价*无单位）有意义吗？ -如果“标准偏差”是一个给定的特征，那么创建一个新的特征“方差”（即标准偏差^2）是一个好主意吗 这是否有一个理论指导，或者只是一个尝试和错误的问题 谢谢。IMHO是的，你可以添加这样的新功能。看看SVM中的“内核”，如果你有两个功能x和y，你可以添加功能xy。IMHO是的，你可以添加这样的新功能。看看SV
谢谢。IMHO是的，你可以添加这样的新功能。看看SVM中的“内核”，如果你有两个功能x和y，你可以添加功能xy。IMHO是的，你可以添加这样的新功能。看看SVM中的“内核”，如果你有两个功能x和y，你可以添加功能xy。欢迎来到这里！这不是一个编程问题，所以我会删除它，并在欢迎so上重新发布！这不是一个编程问题，所以我会删除它并在