特征工程
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内容提要
特征工程是改善机器学习模型训练准确性和性能的数据集操作。它包括探索数据集、处理缺失数据、编码变量、缩放特征、创建特征、处理异常值、归一化、分箱或离散化、处理测试数据、提取时间序列特征、向量特征、特征选择和特征提取。特征类型包括数值特征、分类特征、二元特征和文本特征。归一化是将数据标准化到相同范围的过程。
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关键要点
- 特征工程是改善机器学习模型训练准确性和性能的数据集操作。
- 特征工程包括探索数据集、处理缺失数据、编码变量、缩放特征等步骤。
- 特征工程有助于深入理解数据，从而获得更有价值的洞察。
- 特征类型包括数值特征、分类特征、二元特征和文本特征。
- 归一化是将数据标准化到相同范围的过程，适用于对变量的大小和尺度敏感的算法。
- 特征选择和特征提取可以提高模型的可解释性和效率。
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