# feature\_columns

## Feature columns

### 输入, 特征与模型

回想使用xgboost等机器学习模型训练时, 拿到的数据集中有各种**数值型**和**类别型**等初始特征. 一般来说, 我们拿到数据集后, 不会直接就上模型开始训练了, 而是在经过细致的数据分析后, 确定特征工程的思路, 对每个原始特征进行转换, 得到新的特征. 例如:

* 数值型特征
  * Normalization
  * 分箱, 离散化
* 类别型特征
  * one-hot
  * multi-hot
  * 查找Embedding矩阵, 将每种类型转换为对应的Embedding向量
* 交叉: 两两特征之间交叉产生新的特征

经过转化得到新特征, 此时的数据集是一个**数值类型的稠密矩阵**, 才能feed给神经网络. 从数据流的角度来看, 输入是原始数据中的每一列, 而模型需要是的稠密矩阵作为输入层, 而**原始输入**和**稠密矩阵输入层**之间的连接, 或者说特征工程部分, 可以通过`tf.feature_columns`模块完成.

因此总结为feature\_columns的作用总结为: feature\_columns是原始数据和模型之间的桥梁. 这里的模型可以是Estimator API构建的模型, 也可以是用朴素的tensorflow或keras构建的模型, 两者相比只是在使用`tf.feature_columns`的方法上有所区别. 后续内容会体现出这个细节, 整体来是`tf.feature_columns`与Estimator API配合使用更为方便.

![](https://1942165044-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-MI7KRyeBH5dlW-CkUtn%2Fsync%2Fc386231355ab6bcdd8bd43c64cee704efb8f6ee8.png?generation=1618938331386699\&alt=media)

## 参考资料

* [tensorflow feature\_column详解](https://github.com/AlbertBJ/tensorflow-summary/blob/master/feature_column/feature_column.ipynb)
* [tensorflow 特征工程: feature\_column](https://blog.csdn.net/cjopengler/article/details/78161748)
* [tensorflow feature\_column踩坑合集](https://www.cnblogs.com/gogoSandy/p/12435372.html)
* [Tensorflow-FeutureColumns-数据格式](https://www.jianshu.com/p/fceb64c790f3)
* [TF1.15 - Module: tf.feature\_column](https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/feature_column)


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