162、特征向量的形成过程不包括()。

好的，我们来详细解析一下这道题目。 ### 题目背景 特征向量在机器学习和数据科学中是一个非常重要的概念。特征向量通常用于表示数据的某些特性或属性。在处理数据时，通常需要经过一系列步骤来形成这些特征向量。 ### 选项解析 **A. 特征形成** - **解释**：特征形成是指从原始数据中生成新的特征。例如，如果你有一个包含日期的数据集，你可以从中提取出年份、月份和星期几等新特征。 - **是否包括**：是，特征形成是特征向量形成过程的一部分。 **B. 特征提取** - **解释**：特征提取是从原始数据中提取出有用的特征。例如，从图像中提取边缘、纹理等信息。 - **是否包括**：是，特征提取也是特征向量形成过程的一部分。 **C. 特征选择** - **解释**：特征选择是从所有可用特征中选择最相关的特征。例如，从多个特征中选择对模型性能影响最大的几个特征。 - **是否包括**：是，特征选择是特征向量形成过程的一部分。 **D. 特征评判** - **解释**：特征评判是对特征的好坏进行评估，但并不是直接参与特征向量的形成过程。它更多地是在特征选择之后的一个步骤，用来评估所选特征的有效性。 - **是否包括**：否，特征评判不是特征向量形成过程的一部分。 ### 为什么选 D 特征向量的形成过程主要包括特征形成、特征提取和特征选择这三个步骤。特征评判虽然在数据分析中非常重要，但它主要是在特征选择之后的一个评估步骤，而不是直接参与特征向量的形成过程。 ### 示例 假设你有一个包含用户购买记录的数据集，每个记录包含用户的年龄、性别、购买时间、购买金额等信息。 1. **特征形成**：从购买时间中提取出小时、分钟等新特征。 2. **特征提取**：从购买金额中提取出平均购买金额、最大购买金额等信息。 3. **特征选择**：从所有提取出的特征中选择对预测用户购买行为最有用的特征，比如年龄、平均购买金额等。 4. **特征评判**：评估所选特征的有效性，比如通过交叉验证来评估模型的性能。 在这个过程中，特征评判是在特征选择之后的一个步骤，而不是直接参与特征向量的形成过程。