特征工程基础：最佳实践与实用技巧
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。发表于：。Introduction Feature engineering is one of the most essential steps in the data science pipeline. It consists of reconstructing raw data into meaningful features that enhance machine learning...
特征工程是数据科学流程中重要的步骤之一，通过重构数据为有意义的特征来提高机器学习模型性能。本文介绍了特征工程的关键技术和实例，包括原始特征、派生特征、分类特征、数值特征、聚合特征和空间特征。技术包括处理缺失数据、编码分类变量、创建交互特征、分箱和离散化、特征提取和特征选择。挑战包括耗时、领域专业知识和高级技术技能。工具包括Pandas和Featuretools。掌握特征工程可以提升模型性能并深入了解数据和解决问题。
