在计算机科学和机器学习领域，"有状态特征"和"无状态特征"是描述特征（features）与数据序列状态之间关系的概念。这些术语通常用于时间序列分析、自然语言处理、序列建模等领域。下面是它们的定义：

  1. 有状态特征（Stateful Features）：

    • 有状态特征是指那些依赖于序列中先前元素的特征。换句话说，它们包含了序列中先前状态的信息。
    • 这些特征的值会随着序列中位置的变化而变化，因此它们可以捕捉到序列的动态特性。
    • 例如，在自然语言处理中，词嵌入（word embeddings）可以是状态相关的，因为一个词的含义可能依赖于它在句子中的上下文。
    • 在时间序列分析中，滑动窗口特征（如过去5分钟内的平均温度）是有状态的，因为它们依赖于时间序列中先前的数据点。

  2. 无状态特征（Stateless Features）：

    • 无状态特征是指那些不依赖于序列中先前元素的特征。它们通常只与当前元素有关，不涉及序列中其他位置的信息。
    • 这些特征的值是独立的，不会因为序列中位置的变化而变化。
    • 在自然语言处理中，单词的原始形式（如单词本身）通常是无状态的，因为它们不依赖于句子中的其他单词。
    • 在时间序列分析中，当前时刻的温度是一个无状态特征，因为它只与当前时刻有关，不依赖于过去或未来的数据点。

在设计机器学习模型时，选择使用有状态特征还是无状态特征取决于任务的性质和数据的特性。有状态特征可以帮助模型捕捉到序列中的模式和依赖关系，而无状态特征则可以简化模型，使其更容易理解和解释。在某些情况下，结合使用这两种特征可能会提供最佳的性能。