数据预处理之数据转换

数据转换是数据预处理中的重要环节，涉及数据格式和类型的转换。

标准化的目的是消除特征之间的差异，常用方法有Z-Score和Min-Max。

Z-Score标准化使数据均值为0，方差为1，公式为( x - μ ) / σ。

Min-Max标准化将数据缩放到0-1之间，公式为( x - x_min ) / ( x_max - x_min )。

独热编码将分类特征转换为二元编码，避免模型误解类别之间的大小关系。

数据离散化是将连续数据分割为区间，便于分析和建模。

特征工程是设计数据特征以提高模型性能的重要过程，包含特征提取、选择和构造。

特征工程在数据预处理的后期实施，能够显著提升模型的预测能力。