特征工程流程
当我们在训练模型之前将业务或领域知识应用于数据准备阶段时，这称为特征工程。这是提供具有实际业务影响的预测模型的重要过程。了解特征工程的价值和复杂性可以显著改善项目的结果。特征工程需要从现有数据集中选择、修改或创建新特征（也称为变量或属性），以提高预测模型的性能。新特征会在我们的数据集中创建新列。这些特征并不是随机创建的；它们是根据业务案例的专业知识创建的。
打造卓越 ML 模型的特征工程的 7 个步骤
1. 探索性数据分析 (EDA)：在深入研究特征工程之前，必须通过探索性数据分析深入了解数据集。EDA 涉及可视化数据分布、识别异常值、评估相关性以及辨别可指导后续特征工程步骤的模式。
2. 处理缺失数据：缺失数据可能会对 ML 模型造 哥斯达黎加电报数据 成影响。采用诸如均值插补、中位数插补之类的插补技术或诸如 K 最近邻 (KNN) 插补之类的高级方法来填补空白并确保数据集完整。
3. 编码分类变量： ML 算法对数值数据进行操作，导致分类变量不兼容。编码分类变量涉及将分类数据转换为算法可以消化的数字格式。流行的编码技术包括独热编码、标签编码和目标编码。
4. 特征缩放：特征通常表现出不同的尺度和量级，这可能会对某些 ML 算法的性能产生不利影响。特征缩放通过标准化或最小-最大缩放等方法确保所有特征都得到统一缩放，从而防止量级较大的特征占据主导地位。
5. 特征转换和生成：第 2-4 步受益于业务知识，这并不奇怪。在这一步，领域知识变得至关重要。通过对数变换、多项式特征或交互项转换特征可以揭示数据中隐藏的复杂关系。此外，从领域知识中创建新特征或设计富有洞察力的指标可以增强模型的预测能力。
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