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特征工程个人笔记

特征工程 1.概述 2方法 2.1去除唯一性 2.2处理缺失值 2.3 特征编码 2.3.1特征二元化 2.3.2独热编码(One-HotEncoding) 2.3.3标签编码 2.3.4多项式特征 2.3.5交叉验证 2.3.6网格搜索 2.3.7管道机制 2.4数据标准化、正则化 2.5 特征选择(降维) 1.概述 在工程实践中,我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等,在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程,通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为:去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。 2方法 2.1去除唯一性 唯一属性通常是一些id属性,这些属性并不能刻画样本自身的分布规律,所以简单地删除这些属性即可。 2.2处理缺失值 缺失值处理的三种方法:直接使用含有缺失值的特征;删除含有缺失值的特征(该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的)→dropna();缺失值补全→fillna( )。判断是否缺失→isnull( ) 常见的缺失值补全方法:均值插补、同类均值插补、建模预测...

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