在机器学习项目中，特征工程是一个至关重要的步骤。以下是一些实用的特征工程技巧：

  • 数据清洗：确保数据的质量是进行有效特征工程的基础。处理缺失值、异常值和重复值是常见的任务。
  • 特征选择：选择对模型性能有显著影响的特征，避免冗余特征。
  • 特征转换：将数值特征转换为类别特征，或对类别特征进行编码。
  • 特征缩放：使用标准化或归一化方法，使不同特征的尺度一致。

实用技巧

  • 使用One-Hot编码：对于类别特征，One-Hot编码是一种常用的方法。
  • 特征组合：通过组合现有特征来创建新的特征，可能有助于提高模型的性能。
  • 交叉验证：使用交叉验证来评估特征工程的效果。

特征工程示例

更多关于特征工程的深入内容，请访问特征工程最佳实践。