數據挖掘-特徵探索

1、基本特徵 1.1特徵量 對特徵進行一個全面的認知 1.2特徵 查看具體的特徵，可以用來判斷特徵是否獲取完全，訓練集和測試集是否特徵相同 1.2數據簡況 數據概況更深層度瞭解字段 1.3偏度和蜂度 理論上算法可以擬合所以的分佈，但是實際訓練很難做到，算法只能對一些情況下效果很好 特徵以及訓練的預測字段最好符合正態分佈，方便模型更好的收斂 1.4 缺失情況 確定缺失的字段以及數量，避免對模型造成影

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