特征工程是数据预处理和机器学习模型训练中至关重要的一环。以下是一些特征工程的实用技巧：

通用技巧

  • 数据清洗：确保数据质量，去除或填充缺失值，处理异常值。
  • 特征选择：选择对模型性能有显著影响的特征。
  • 特征转换：将数值型特征转换为分类特征，或进行归一化处理。

代码示例

# Python 代码示例：特征选择
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

# 使用卡方检验进行特征选择
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=4)
X_ = selector.fit_transform(X, y)

深入阅读

想要了解更多关于特征工程的知识，可以参考以下链接：

特征工程示意图