机器学习｜第3期. 你该知道的数据预处理实战②

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BE声明学写文章② 往期回顾   REVIEWS   1）机器学习｜第1期. 一图get机器学习基本流程 2） 机器学习｜第2期. 你该知道的数据预处理实战① 上一期我们带大家入门机器学习的数据预处理实战 ①，希望大家对数据预处理有一定的掌握！本期我们继续剖析常见的数据预处理知识及R语言实战，相信大家会有所体会与收获。 前一篇文章提到了数据缺失值处理 (包括删除、填补、预测填补)，数据重复项删减和异常值处理，详情见上篇文章！本文将重点介绍数据预处理的其他关键步骤，包括 数据转换、特征选择与构造、数据分割 等，下面我们一一展开叙述。 01 数据转换 数据转换指的是对数据进行标准化或归一化处理，以便不同特征之间可比；对分类变量进行编码，而对数值型数据进行离散化等。 1 数据标准化 标准化可以将特征缩放到同一尺度，常用的是 z ………………………………