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机器学习 特征工程 Python sklearn
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上传时间: 2020-12-22
详细说明：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
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