特征工程是数据预处理中的一个重要环节，它通过转换原始数据为更有效的格式来提高模型性能。以下是一些特征工程的基础知识。
什么是特征工程？
特征工程是将原始数据转换为适合机器学习模型输入的过程。这个过程可能包括数据清洗、特征选择、特征提取等。
常见的特征工程方法
- 数据清洗：处理缺失值、异常值等。
- 特征选择：选择对模型有帮助的特征。
- 特征提取：从原始数据中生成新的特征。
示例
假设我们有一个包含用户年龄和购买金额的数据集，我们可以通过以下方式来提高模型性能：
- 计算年龄的平方：年龄平方可能对购买金额有更好的预测效果。
- 合并年龄和性别：创建一个新特征，如“年龄+性别”，可能有助于模型学习。
更多资源
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特征工程