特征转换是机器学习中非常重要的一环，它能够帮助我们提升模型的性能和解释性。以下是一些关于特征转换的教程，涵盖了多种方法和技术。
教程列表
特征编码
特征编码是将非数值特征转换为数值特征的过程。以下是一些常见的特征编码方法：
- 标签编码：将类别标签转换为数值。
- 独热编码：将类别标签转换为一系列二进制列。
- 多标签二进制编码：与独热编码类似，但适用于多标签分类问题。
特征缩放
特征缩放是确保不同特征具有相同量纲的过程。以下是一些常见的特征缩放方法：
- 最小-最大规范化：将特征缩放到[0, 1]区间。
- 标准缩放：将特征缩放到均值为0，标准差为1的区间。
- 归一化：将特征缩放到[0, 1]区间。
主成分分析 (PCA)
主成分分析（PCA）是一种降维技术，通过找到数据的主要成分来减少数据的维度。
特征选择
特征选择是指选择对模型性能最有影响的特征。以下是一些特征选择的方法：
- 递归特征消除 (RFE)：通过递归地选择最佳特征来降低维度。
- 基于模型的特征选择：使用模型来评估特征的重要性。
PCA
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