特征工程是机器学习过程中的关键步骤,它涉及到从原始数据中提取和构建有助于模型学习的特征。以下是一些特征工程的基本概念和实践方法。

常见特征工程方法

  • 数据清洗:处理缺失值、异常值等。
  • 特征选择:从众多特征中挑选出对模型有用的特征。
  • 特征提取:从原始数据中生成新的特征。
  • 特征缩放:将不同量级的特征进行归一化处理。

实践案例

以下是一个使用 Python 进行特征工程的基本示例:

# 代码示例

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