本文给大家带来的百面算法工程师是深度学习特征工程的面试总结，文章内总结了常见的提问问题，旨在为广大学子模拟出更贴合实际的面试问答场景。在这篇文章中，我们还将介绍一些常见的深度学习的面试问题，并提供参考的回答及其理论基础，以帮助求职者更好地准备面试。通过对这些问题的理解和回答，求职者可以展现出自己的深度学习领域的专业知识、解决问题的能力以及对实际应用场景的理解。同时，这也是为了帮助求职者更好地应对深度学习目标检测岗位的面试挑战，提升面试的成功率和竞争力。

专栏地址：百面算法工程师——总结最新各种计算机视觉的相关算法面试问题

目录

18.1 特征工程有哪些

18.2 遇到缺值的情况如何处理

18.3 机器学习中解决样本不均衡问题的方法

18.4 深度学习中解决样本不均衡问题的方法

18.5 常见的特征筛选方法

18.6 特征选择的目的

18.7 训练时出现Nan的原因

18.8 怎么找出相似性高的特征并去掉

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18.1 特征工程有哪些

特征工程是机器学习中至关重要的一步，它涉及到对原始数据进行处理和转换，以便更好地适应模型的训练和提高预测性能。以下是一些常见的特征工程技术：

1. 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充均值、中位数或使用插值方法等方式进行处理。
2. 特征缩放：确保不同特征的数值范围相似，常见的方法包括标准化（Z-score标准化）和归一化（将特征值缩放到0到1的范围内）。
3. 类别型特征编码：将类别型特征转换成机器学习模型可以处理的数值型特征，常见的方法包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。
4. 特征转换：对原始特征进行数学变换，以提取更有用的信息或改善特征的分布，如对数变换、多项式特征扩展等。
5. 特征选择：选择对模型预测性能有贡献的特征，可以基于统计测试、特征重要性评估（如随机森林的特征重要性）等方法进行选择。
6. 特征构建：基于原始特征进行组合或生成新的特征，以捕获数据中的更高级别的模式，例如将日期时间拆分成年、月、日等。
7. 降维：减少特征空间的维度，可以通过主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法实现，有助于减少模型的复杂性和提高训练效率。
8. 时间序列特征工程：针对时间序列数据，可以进行滞后特征的生成、滚动窗口统计特征的计算等操作，以捕获数据中的时序模式。

这些特征工程技术常常结合使用，根据具体的数据和模型选择适当的方法进行处理，以提高模型的泛化能力和预测性能。

18.2 遇到缺值的情况如何处理

处理缺失值是特征工程中的重要一步，因为大多数机器学习算法都不能处理含有缺失值的数据。以下是一些常见的处理缺失值的方法：

1. 删除缺失值：如果缺失值的数量很少，且不会造成信息丢失或偏差，可以直接删除含有缺失值的样本或特征。
2. 填充缺失值：可以用一些统计量（如均值、中位数、众数）来填充缺失值，使得缺失值所在特征的分布保持不变。这在特征的分布不明显偏斜且缺失值不多的情况下比较常用。
3. 插值法：对于连续型数据，可以使用插值法（如线性插值、多项式插值等）来估计缺失值。
4. 使用模型预测：对于缺失值较多的情况，可以使用其他特征作为预测器，利用机器学习模型（如线性回归、随机森林等）来预测缺失值。
5. 特殊值填充：有时候可以将缺失值用特殊值（如-1、999等）进行填充，然后在模型中将其视为一个独立的类别或数值。
6. 使用专门的缺失值模型：有些算法（如XGBoost）可以直接处理缺失值，因此可以考虑直接使用这些算法。

选择哪种方法取决于数据的特点、缺失值的分布情况以及对模型性能的要求。通常建议在进行任何处理前，先仔细了解数据，了解缺失值产生的原因，并通过可视化和统计方法分析缺失值的分布情况。

18.3 机器学习中解决样本不均衡问题的方法

样本不均衡问题是指在训练数据集中各个类别的样本数量差异较大，这可能会导致机器学习模型在预测时对于少数类别的预测性能较差。解决样本不均衡问题的方法有以下几种：

1. 重新采样：
   • 过采样（Oversampling）：增加少数类样本的数量，常见的方法包括随机复制、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。
   • 欠采样（Undersampling）：减少多数类样本的数量，以平衡各个类别的样本分布。
2. 基于成本的方法：
   • 调整类别权重（Class Weighting）：在模型训练过程中为不同类别的样本分配不同的权重，使得模型更加关注少数类别。
   • 代价敏感学习（Cost-sensitive Learning）：在损失函数中引入类别代价，使得模型更关注错误分类成本较高的类别。
3. 生成合成样本：
   • 合成少数类样本（Synthetic Minority Over-sampling Technique，SMOTE）：通过在特征空间内插值生成合成的少数类样本，以增加少数类样本的数量。
4. 集成方法：
   • 结合多个分类器，如集成学习中的Bagging、Boosting等，以提高对少数类别的预测性能。
5. 特征选择和特征提取：
   • 选择具有区分性的特征，以减少不相关的特征对模型性能的影响。
   • 提取更有意义的特征，有助于减少样本不平衡对模型的影响。
6. 生成对抗网络（GAN）：
   • 使用生成对抗网络生成合成的少数类样本，以增加少数类的样本数量，类似于SMOTE，但生成的样本更加真实。

选择合适的方法取决于数据集的特征、样本分布情况以及对模型性能的要求。通常建议先对数据进行探索性分析，了解样本不均衡问题的严重程度，并根据具体情况选择合适的处理方法。

18.4 深度学习中解决样本不均衡问题的方法

在深度学习中解决样本不均衡问题，可以采用以下方法：

1. 加权损失函数（Weighted Loss）：
   在损失函数中为每个类别分配不同的权重，使得模型更加关注少数类别。例如，可以根据每个类别的样本比例来调整其损失函数的权重，使得损失函数对于少数类别更敏感。
2. 过采样和欠采样：
   类似于传统机器学习方法中的过采样和欠采样，可以在深度学习中使用。过采样技术如SMOTE可以生成合成的少数类样本，而欠采样则可以删除多数类样本。这些技术可以在训练过程中动态地应用，以减轻样本不均衡问题。
3. 集成学习：
   使用集成学习技术，如Bagging和Boosting，可以结合多个深度学习模型，以提高对少数类别的预测性能。通过结合多个模型的预测结果，可以减少模型的偏差，提高整体性能。
4. 生成对抗网络（GAN）：
   可以使用生成对抗网络来生成合成的少数类样本。GAN能够学习数据的分布，并生成与真实样本相似的合成样本，从而增加少数类样本的数量。
5. Focal Loss：
   Focal Loss是一种针对样本不均衡问题的损失函数，通过减小易分类的样本的权重来关注困难样本，这可以帮助模型更好地学习少数类别的特征。
6. 自定义评价指标：
   定义自定义的评价指标来评估模型的性能，可以更加全面地评估模型对于少数类别的预测能力。例如，使用F1-score、Precision、Recall等指标来评估模型的性能。

这些方法可以单独或结合使用，具体选择取决于数据集的特征、样本分布情况以及对模型性能的要求。常常需要进行实验比较不同方法的效果，并根据具体情况选择最合适的方法。

18.5 常见的特征筛选方法

特征筛选是选择对模型预测性能有贡献的特征，以减少模型复杂度、提高模型效率和泛化能力的过程。以下是一些常见的特征筛选方法：

1. 过滤法（Filter Methods）：
   • 方差选择法（Variance Thresholding）：移除方差较低的特征，因为它们对目标变量的影响较小。
   • 卡方检验（Chi-square Test）：用于分类问题，衡量特征与目标变量之间的相关性。
   • 互信息（Mutual Information）：衡量特征与目标变量之间的关联性。
   • 相关系数（Correlation Coefficient）：计算特征与目标变量之间的线性相关性。
2. 包装法（Wrapper Methods）：
   • 递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）：通过递归地训练模型并在每一轮迭代中剔除最不重要的特征来选择特征。
   • 前向选择（Forward Selection）：从空特征集开始，每次选择最佳特征添加到模型中，直到达到预设的特征数量或性能阈值。
   • 后向消除（Backward Elimination）：从包含所有特征的完整特征集开始，每次移除最不重要的特征，直到达到预设的特征数量或性能阈值。
3. 嵌入法（Embedded Methods）：
   • Lasso回归（L1正则化）：通过添加L1正则化项来促使模型选择稀疏特征，自动实现特征选择。
   • 基于树的特征重要性（Tree-based Feature Importance）：通过决策树或随机森林等基于树的模型计算特征的重要性，然后根据重要性进行特征选择。
4. 维度约减方法：
   • 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：通过线性变换将原始特征转换为一组互相正交的主成分，从而实现维度的压缩。
   • 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）：寻找能够最优地区分不同类别的特征子空间，从而实现降维并保留最重要的特征。

这些特征筛选方法各有优劣，并且适用于不同的数据和模型。通常建议结合实际情况和模型需求选择合适的特征筛选方法。

18.6 特征选择的目的

特征选择的主要目的是从原始数据中选择出对模型预测性能有贡献的特征，以提高模型的效率、泛化能力和可解释性。具体来说，特征选择的目的包括：

1. 简化模型：减少特征的数量可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险，提高模型的训练效率和泛化能力。
2. 提高模型性能：去除无关或冗余的特征，使模型更关注对目标变量有用的特征，从而提高模型的预测性能和准确性。
3. 降低计算成本：减少特征的数量可以降低模型的计算成本，尤其对于大规模数据和复杂模型而言，特征选择可以提高训练和推断的效率。
4. 改善模型解释性：去除无关或冗余的特征，使模型更简洁易懂，提高模型的解释性，有助于理解模型的决策过程和推断结果的可解释性。
5. 处理高维数据：对于高维数据，特征选择可以帮助提取最重要的特征，减少维度灾难的影响，提高模型的训练效率和泛化能力。

总的来说，特征选择的目的是从原始数据中筛选出最相关、最重要的特征，以简化模型、提高性能、降低成本和提高可解释性。通过合适的特征选择方法，可以有效地优化模型，提高机器学习和深度学习模型的效果。

18.7 训练时出现Nan的原因

训练过程中出现NaN（Not a Number）通常是由以下几种原因引起的：

1. 数据缺失或异常值：
   如果训练数据中存在缺失值或异常值，而模型在处理这些值时没有进行适当的处理，就有可能导致计算过程中出现NaN。例如，如果某些特征的数值为NaN，而模型没有对缺失值进行处理，就会导致计算出现NaN。
2. 参数初始化问题：
   如果模型的参数初始化不合适，可能会导致梯度消失或梯度爆炸，从而使得某些参数的值变为NaN。这通常发生在深度神经网络中，特别是当使用不当的初始化方法或学习率过大时。
3. 数值不稳定性：
   在数值计算中，由于数值不稳定性（如除以接近零的数或取对数时的零值），可能会导致计算结果为NaN。这通常发生在某些数值计算操作中，如除法、对数等。
4. 数值计算错误：
   如果在模型实现过程中存在编程错误或计算错误，可能会导致结果为NaN。这可能是由于错误的数学操作、内存溢出或内存错误等原因导致的。
5. 优化器问题：
   如果使用的优化器参数设置不当，或者学习率过大、过小，都可能导致训练过程中出现NaN。这通常发生在优化器的参数设置不合理或调整不当时。

解决训练过程中出现NaN的问题通常需要仔细检查数据、模型和训练过程，找出具体出现NaN的原因，并采取相应的措施进行修复。常见的解决方法包括：检查数据质量并处理缺失值、异常值；调整参数初始化方法和学习率；使用数值稳定的计算方法；仔细检查模型实现和优化器设置，确保没有错误或异常。

18.8 怎么找出相似性高的特征并去掉

找出相似性高的特征并去除通常需要进行以下步骤：

1. 计算特征之间的相似性：
   • 使用相关系数（如皮尔逊相关系数）或其他相似度指标（如余弦相似度、欧氏距离等）计算特征之间的相似性。
   • 对于类别型特征，可以使用卡方检验等统计方法来衡量特征之间的相关性。
2. 选择阈值：
   • 确定一个相似性阈值，用于判断特征之间的相似性是否高于某个阈值。
   • 根据实际情况和模型需求选择合适的阈值，一般来说，较高的阈值会保留更少的特征。
3. 标记相似性高的特征：
   • 根据计算得到的相似性指标，标记相似性高于阈值的特征对。
4. 选择保留或移除特征：
   • 根据标记的相似性高的特征对，决定是保留其中一个特征还是移除其中一个特征。
   • 可以根据特征的重要性、业务含义或其他先验知识来做出决策。
5. 验证模型性能：
   • 在去除相似性高的特征后，重新训练模型，并评估模型的性能。
   • 可以通过交叉验证、留出法等方法来评估模型性能，并比较去除相似性高特征前后的性能差异。
6. 迭代优化：
   • 根据模型性能的评估结果，可以调整相似性阈值，重新计算特征之间的相似性，并再次进行特征选择。
   • 可以通过迭代优化的方式逐步优化特征选择过程，以达到更好的模型性能。

这些步骤可以帮助找出相似性高的特征并进行去除，从而提高模型的泛化能力和预测性能。