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随着企业寻求提升机器学习生产力和运营能力 (MLOps)，特征存储 (Feature Store) 的普及度正在迅速提升。随着 MLOps 技术的进步，特征存储正成为机器学习基础设施的重要组成部分，帮助企业提升模型的性能和解释能力，并加速新模型与生产环境的集成。这些存储充当集中式存储库，为特征提供单一真实来源，使团队能够在多个项目中协作和复用特征，并简化其机器学习流程。在本文中，我们将重点介绍特征存储的基础知识，并讨论特征存储可以为您的企业带来的各种益处。

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什么是特征？

在深入了解特征存储的细节之前，有必要先明确一下什么是特征。特征是用于训练机器学习模型的独立变量，包括人口统计数据、传感器读数或文本数据。它们是根据当前的机器学习问题，通过称为特征工程的过程创建的。

特征存储是一个集中式存储库，用于存储和管理机器学习模型中使用的特征。特征存储中的特征随时可用，可用于创建复杂的机器学习管道，以实现模型操作化。其中一些存储还包含版本控制、沿袭追踪以及特征选择和工程功能，使不同的团队能够更轻松地访问和重用特征，从而了解并不断改进其模型的性能。

特征存储的优势

除了特征存储之外，特征存储还为组织提供了许多运营优势，以提高其模型性能。其中一些好处包括：

节省时间

特征生成阶段是机器学习模型开发生命周期中最耗时的环节之一。它需要提取特征、具备领域专业知识、进行精确计算、进行大量计算，并一次性验证数千个特征。

特征存储通过精简和自动化众多特征工程流程解决了这一问题，从而加快了生产速度并减少了错误。此外，它们还通过缓存特征以供将来重复使用&#x