特徵工程概略

並非原創，網上整理 特徵工程簡明圖 如上。特徵處理是特徵工程的核心部分，包括數據預處理、特徵選擇、降維等，通過sklearn的processing庫來實現。 數據預處理 不屬於同一量綱：無量綱化 信息冗餘：進行區間離散 定性特徵不能直接利用：採用啞編碼 存在缺失值：對缺失值進行補充 信息利用率低：對定量變量進行多項式化，增加新的特徵，可以達到非線性的結果。 無量綱化：即使不同規格的數據轉換到同一規

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