总结：

  1. 量纲化（归一化，标准化）
  2. 缺失值处理（补0、均值、中值、众数、自定义）
  3. 编码/哑变量：忽略数字中自带数学性质（文字->数值类型）
  4. 连续特征离散化（二值化/分箱处理）











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  1. 【转】使用sklearn做单机特征工程

    这里是原文 说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔 目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 ...

  2. 使用sklearn做单机特征工程

    目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...

  3. 转载：使用sklearn做单机特征工程

    目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺 ...

  4. 使用sklearn做单机特征工程（Performing Feature Engineering Using sklearn）

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  5. [特征工程]-------使用sklearn做单机特征工程[转载]

    https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程 目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1 ...

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