機器學習--特徵工程

一、爲什麼要做特徵工程？ 在工業也流行着一句話：「數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和算法知識逼近這個上限的方式」，由此可見，擁有適用於當前問題的數據和特徵是至關重要的，因此做特徵工程目的就是擁有更加適合當前問題的數據和特徵。 二、數據預處理 2.1 缺失錯誤值處理 錯誤值處理方式：前期收集數據，數據源來源不同，可能造成數據格式不統一，需要統一格式；對於數值型的數據，某個樣本出現字符型數據，可

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