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特征工程所涵盖的问题
本文主要想强调特征工程中涵盖了哪些问题以及通过哪些方式解决这些问题,并未给出具体的解决算法,只是想帮助大家对于特征工程从全局上有一个了解。在进行特征工程时,并不是将下列的所有处理都进行一遍,而是根据自己所使用数据的具体情况分析。
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1 数据预处理 1.1 无量纲化 1.1.1 标准化 1.1.2 区间缩放法 1.1.3 标准化与归一化的区别 1.2 对定量特征二值化 1.3 对定性特征哑编码 1.4 缺失值计算 1.5 数据变换 2 特征选择 2.1 Filter 2.1.1 方差选择法 2.1.2 相关系数法 2.1.3 卡方检验 2.1.4 互信息法 2.2 Wrapper 2.2.1 递归特征消除法 2.3 Embedded 2.3.1 基于惩罚项的特征选择法 2.3.2 基于树模型的特征选择法 3 降维 3.1 主成分分析法 3.2 线性判别分析法
参考资料:
本文分享自 机器学习算法与Python学习 微信公众号,前往查看
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