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使用sklearn做单机特征工程

目录

1 特征工程是什么?
2 数据预处理
  2.1 无量纲化
    2.1.1 标准化
    2.1.2 区间缩放法
    2.1.3 标准化与归一化的区别
  2.2 对定量特征二值化
  2.3 对定性特征哑编码
  2.4 缺失值计算
  2.5 数据变换
  2.6 回顾
3 特征选择
  3.1 Filter
    3.1.1 方差选择法
    3.1.2 相关系数法
    3.1.3 卡方检验
    3.1.4 互信息法
  3.2 Wrapper
    3.2.1 递归特征消除法
  3.3 Embedded
    3.3.1 基于惩罚项的特征选择法
    3.3.2 基于树模型的特征选择法
  3.4 回顾
4 降维
  4.1 主成分分析法(PCA)
  4.2 线性判别分析法(LDA)
  4.3 回顾
5 总结
6 参考资料

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    1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中 ...

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