【机器学习】基于scikit-learn进行特征工程

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编辑：Peter    作者：Peter 今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。 特征工程 机器学习的特征工程（Feature Engineering）是机器学习项目中一个至关重要的步骤，它涉及从原始数据中提取、选择和转换特征，以便更好地训练机器学习模型。特征工程直接影响到模型的性能，因为机器学习算法的性能很大程度上依赖于输入数据的表示（即特征）。 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。 基于scikit-learn做特征工程 scikit-learn中主要用于特征的工具包： 数据预处理sklearn-Processing-data: https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html#non-linear-transformation 特征选择sklearn-feature-selection：https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html 降维sklearn-Dimensionality-reduction：https://scikit-learn.org/stable/modul ………………………………