机器学习 特征工程 Python sklearn

机器学习 特征工程 Python sklearn 本博客代码:Github_GDUT-Rp 1 特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等。首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里的介绍的特征处理库也十分强大! 2 数据预处理 通过特征提取,我们能得到未经处理的特征,这时的特征可能有以下问题: 不属于同一量纲:即特征的规格不一样,不能够放在一起比较。无量纲化可以解决这一问题。 信息冗余:对于某些定量特征,其包含的有效信