公共营养师考试中，营养监测相关的机器学习特征工程部分是一个较难的知识点。特别是在专项突破阶段的第93 - 96周，我们需要深入理解如“膳食数据预处理（标准化）”“特征选择（相关系数筛选）”“模型训练（随机森林）”这些步骤。
首先是膳食数据预处理中的标准化。在这个过程中，我们要知道为什么要对膳食数据进行标准化。这是因为不同来源的膳食数据可能具有不同的量纲和数量级。例如，蔬菜摄入量可能以克为单位，而能量的摄入可能以千卡为单位。如果不进行标准化处理，在后续的计算和分析中就会导致结果的偏差。对于标准化方法，常见的有Z - score标准化，就是将数据转化为均值为0，标准差为1的分布。学习这部分内容时，要多做一些实际的案例计算，理解每一步公式的意义。
接着是特征选择中的相关系数筛选。我们要明白相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度和方向的指标。在营养监测里，比如我们想找出与营养不良相关的特征，像蔬菜摄入量与营养状况可能存在一定关系。如果蔬菜摄入＜200g / 天的人群中营养不良的比例较高，那么这两者之间就可能存在较强的相关性。我们可以通过计算相关系数来确定哪些特征与目标变量（营养不良与否）相关性较强。计算相关系数时，要熟练掌握皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等不同类型的相关系数计算方法及其适用场景。
最后是模型训练中的随机森林。随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行预测。在识别营养不良高危人群时，随机森林可以处理多个特征之间的复杂关系。对于随机森林模型，我们要了解它的基本原理，如如何构建决策树、如何进行样本采样和特征采样等。同时，要学会调整模型的参数，例如决策树的数量、树的深度等，以提高模型的准确性。
通过深入学习这些特征工程步骤，我们就能更好地掌握如何通过机器学习识别营养不良高危人群的关键特征。在备考过程中，要多做练习题，结合实际的营养监测数据进行分析，加深对这些知识点的理解和运用。
总之，在公共营养师考试备考期间，对于营养监测中的机器学习特征工程这一板块，要全面掌握各个关键步骤的原理、方法和应用场景，这样才能在考试中应对自如。
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