线性回归中的特征分析

在构建线性回归模型时，特征分析是理解数据与预测目标之间关系的关键步骤。以下为常见分析方法和注意事项：

📊 特征重要性评估

• 相关系数矩阵：通过计算特征与目标变量的皮尔逊相关系数，识别强关联特征
• 方差膨胀因子 (VIF)：检测多重共线性，VIF > 10 表示存在严重共线性
• 特征选择工具：使用 SelectKBest 或 Recursive Feature Elimination 筛选最优特征

📈 数据分布分析

• 检查特征分布是否符合正态分布（线性回归假设之一）
• 对偏态分布特征进行对数变换或箱型变换

🧩 特征工程建议

• 对分类变量进行独热编码（One-Hot Encoding）
• 处理缺失值：SimpleImputer 是常用工具
• 特征缩放：标准化（StandardScaler）或归一化（MinMaxScaler）

📚 推荐扩展阅读

数据预处理指南 提供更详细的特征处理方法，包含代码示例和可视化技巧。