# 机器学习算法总结-第四天(SKlearn/数据处理and特征工程)
总结:
- 量纲化(归一化,标准化)
- 缺失值处理(补0、均值、中值、众数、自定义)
- 编码/哑变量:忽略数字中自带数学性质(文字->数值类型)

- 连续特征离散化(二值化/分箱处理)












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这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 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 无量纲化与正则化的区别 ...
- 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 ...
- 转载: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 ...
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- [特征工程]-------使用sklearn做单机特征工程[转载]
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