數據挖掘--特徵工程

（一） 特徵工程需要根據實際的業務場景進行處理 ---數據與特徵處理 1. 數據選擇/清洗/採樣 2. 數值型/類別型/日期型/文本型特徵處理 3. 組合特徵處理 ---特徵選擇 1. Filter/Wrapper/Embedded 三種特徵選擇方式及開發包/案例 特徵：數據中抽取出來的對結果預測有用的信息 特徵工程是使用專業背景知識和技巧處理數據，使得特徵能在機器學習算法上發揮更好的作用的過程

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