什么是特征工程？
特征工程是机器学习流程中至关重要的一步，它涉及从原始数据中提取、转换和选择最有用的特征以提高模型性能。🔍
- 核心目标：让数据更适合机器学习算法
- 关键步骤：数据清洗、特征缩放、编码分类变量、特征选择
常见特征工程方法
1. 数据清洗
去除缺失值、重复数据和异常值。🧼
- 使用
pandas处理缺失值 - 通过箱线图检测异常值
2. 特征缩放
标准化或归一化数值特征。📏
- 标准化：$ z = \frac{x - \mu}{\sigma} $
- 归一化：将特征缩放到 [0, 1] 范围
3. 编码分类变量
将非数值数据转换为模型可接受的格式。🧮
- 使用 One-Hot Encoding 或 Label Encoding
- 注意高基数分类变量的处理
4. 特征选择
剔除冗余或无关特征。✂️
- 基于统计方法（如卡方检验）
- 基于模型方法（如Lasso回归）
实践建议
- 避免过拟合：特征工程需与交叉验证结合使用
- 自动化工具：尝试
scikit-learn的SelectKBest或PCA - 业务理解：特征的物理意义往往比统计显著性更重要
扩展学习
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特征工程不是简单的数据处理，而是对数据的创造性理解和应用。💡