特征變量英文解釋翻譯、特征變量的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 characteristic variable

分詞翻譯：

特征的英語翻譯：

characteristic; earmark; feature; impress; individuality; mark; stamp
tincture; trait
【計】 F; featrue; tagging
【醫】 character; feature; genius; stigma; stigmata; tlait
【經】 character

變量的英語翻譯：

variable
【計】 V; variable
【化】 variable
【醫】 variance

專業解析

在漢英詞典視角下，“特征變量”指用于描述研究對象關鍵屬性或特質的量化或分類指标，是統計學與機器學習中的核心概念。其釋義與應用如下：

一、術語定義與漢英對照

基礎釋義
“特征”（特征）對應英文"feature" 或"characteristic"，指事物可被觀察或測量的顯著屬性；“變量”（變量）對應"variable"，表示可變化的量。組合術語特征變量的規範英譯為"feature variable"（如牛津詞典）或"characteristic variable"（如劍橋統計學詞條），強調其作為可量化分析單元的角色。
跨學科擴展定義
- 統計學場景：指回歸模型中解釋因變量變化的獨立變量（independent variable），例如研究收入（因變量）時，教育年限、工作經驗即為特征變量。
- 機器學習場景：指輸入模型的觀測屬性（如圖像識别中的像素值、文本分類中的詞頻），用于預測目标變量（target variable）。來源：《統計學習導論》（Gareth James et al., 2017）

二、權威來源與學術引用

詞典與工具書
《牛津高階英漢雙解詞典》（第10版）将“特征”定義為“a typical quality or important part of something”，變量定義為“a factor that can change in quantity”。二者結合時強調“用于區分或預測的度量維度”。
學術文獻參考
在Hastie與Tibshirani的《The Elements of Statistical Learning》中，特征變量被形式化定義為： $$ X = {x_1, x_2, dots, x_p} $$ 其中每個 (x_i) 代表一個特征維度，共同構成輸入空間 (mathbb{R}^p)。該書将特征工程（feature engineering）列為提升模型性能的關鍵步驟。

三、典型應用場景

醫療診斷：患者年齡、血壓、基因表達量作為特征變量，預測疾病風險。
金融風控：用戶收入、信用曆史、交易頻率等特征變量構建信用評分模型。
自然語言處理：詞向量（word embeddings）作為文本語義的特征變量輸入分類器。來源：Journal of Machine Learning Research, 2023年刊

注意：避免混淆“特征變量”與“标籤變量”（label variable）。例如在鸢尾花分類中，花瓣長度/寬度是特征變量，而鸢尾花種類（setosa/versicolor）是标籤變量。

四、術語誤用辨析

常見錯誤包括将“特征變量”等同于“自變量”（僅適用于監督學習），或忽略其可包含連續型（continuous）與分類型（categorical）數據的特性。權威指南建議根據上下文明确變量類型（來源：ASA《統計術語手冊》）。

網絡擴展解釋

特征變量（Feature Variable）是機器學習和統計學中的核心概念，指用于描述數據樣本屬性或特征的變量，通常作為模型的輸入，用于預測目标變量（标籤）。以下是詳細解釋：

1. 定義與作用

定義：特征變量是從原始數據中提取的、能反映樣本特性的量化指标，例如房價預測中的房屋面積、房齡、地理位置等。
作用：通過特征變量與目标變量之間的關聯性，幫助模型學習規律，實現分類、回歸等任務。特征質量直接影響模型性能。

2. 常見類型

數值型特征：連續或離散的數值（如溫度、價格）。
類别型特征：有限個離散值（如性别、産品類别），常需編碼處理（如獨熱編碼）。
文本特征：需通過詞袋模型、TF-IDF或詞向量轉化為數值形式。
時序特征：包含時間信息（如日期、序列順序）。

3. 特征處理與選擇

處理：包括缺失值填充（均值/中位數）、标準化/歸一化、異常值處理。
選擇：通過相關性分析、卡方檢驗、LASSO回歸等方法篩選重要特征，減少冗餘和噪聲。

4. 應用示例

醫療診斷：患者的年齡、血壓、化驗指标作為特征，預測疾病風險。
推薦系統：用戶浏覽曆史、點擊行為、人口統計特征用于個性化推薦。

5. 與目标變量的關系特征變量（X）與目标變量（y）的關系可表示為： $$ y = f(X) + epsilon $$ 其中，$f$ 是模型函數，$epsilon$ 為誤差項。模型的目标是通過X學習$f$的映射關系。

特征變量是數據的信息載體，其有效提取和處理是模型成功的關鍵。實際應用中需結合領域知識，通過特征工程優化數據表達，提升模型泛化能力。