关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题； 可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；
推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富。
-------------------------------------正文----------------------------------------
在特征选择过程中，有效结合业务理解和数据分析的关键在于以下几个方面：
-
理解业务目标：首先，需要明确业务目标和需求，这有助于识别哪些特征与业务成果直接相关。业务目标可以指导特征选择的方向，确保所选特征能够支持业务决策 。
-
数据探索：在业务理解的基础上，进行数据探索，包括数据的统计分析、分布情况、异常值等。这有助于发现数据中的模式和趋势，为特征选择提供数据支持 。
-
特征工程：结合业务知识和数据分析结果，进行特征工程。这可能包括创建新特征、特征转换、特征组合等。特征工程可以提高模型的预测能力和准确性 。
-
模型验证：使用业务理解来指导模型验证和评估。选择与业务目标一致的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，来衡量模型性能 。
-
迭代优化：特征选择不是一次性的过程，而是需要迭代优化。根据模型在实际应用中的表现，结合业务反馈，不断调整和优化特征选择策略 。
-
使用自动化工具：利用自动化的特征选择工具，如
scikit-learn中的SelectKBest、SelectFromModel等，可以帮助快速筛选特征，但最终的决策应结合业务理解 。 -
跨学科合作：与业务专家合作，确保特征选择既符合数据分析的要求，又符合业务逻辑 。
-
考虑可解释性：选择那些不仅有效但也可以被业务团队理解和解释的特征，有助于提高模型的可信度和接受度 。
通过这些方法，可以确保特征选择过程既有数据驱动的严谨性，又符合实际业务需求，从而提高模型的实用性和有效性。
感兴趣的同学辛苦 关注/点赞 ，持续分享逻辑、算法、管理、技术、人工智能相关的文章。
有意找工作的同学，请参考博主的原创：《面试官心得--面试前应该如何准备》，《面试官心得--面试时如何进行自我介绍》， 《做好面试准备，迎接2024金三银四》。
或关注博主免费专栏【程序员宝典--常用代码分享】里面有大量面试涉及的算法或数据结构编程题。
博主其它经典原创：《管理心得--如何高效进行跨部门合作》，《技术心得--如何成为优秀的架构师》、《管理心得--如何成为优秀的架构师》、《管理心理--程序员如何选择职业赛道》，及
《C#实例：SQL如何添加数据》，《C#实战分享--爬虫的基础原理及实现》欢迎大家阅读。