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特征工程 (1.数据预处理：preprocessing (1.1 问题 (量纲不同，特征规格不同, 信息冗余, 定性特征而非定量, 缺失值,…
特征工程
1.数据预处理：preprocessing
1.1 问题
量纲不同，特征规格不同
信息冗余
定性特征而非定量
缺失值
信息利用率低
1.2 解决办法
1.2.1 无量纲化
标准化
归一化
1.2.2 特征二值化：Binarizer
1.2.3 OneHot编码：OneHotEncoder
1.2.4 缺失值计算：Imputer
1.2.5 数据变化
特征选择：feature_selection
2.1 问题
特征是否发散，考虑方差
特征与目标的相关性
2.2 解决办法
Filter
方差选择法：VarianceThreshold
相关系数法：pearsonr，SelectKBest
卡方检验
互信息法
Wrapper
递归特征消除
Embedded
基于惩罚项的特征选择：SelectFromModel
基于树模型的特征选择：GradientBoostingClassifier
降维：decomposition
主成分分析：PCA
线性判别分析：LDA