特征工列的相关处理方式

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今儿给大家带来的是关于特征工程的相关处理方式，特征工程是提升模型性能的关键环节。 特征工程通过提取、选择和转换数据特征，可以更好地捕捉数据中的模式和关系。 它直接影响模型的学习能力和预测效果，是高质量机器学习模型的基础。特征工程可以有效减少数据噪声、提升模型的泛化能力，并在复杂问题中帮助模型更好地理解数据。 今天我会把最重要、最常用的一些方式先和大家进行简单分享，后面一段时间，我会把其他常见的处理方式都分享出来~ 特征选择：递归特征消除（RFE） 特征缩放：标准化（Standardization） 特征编码：独热编码（One-Hot Encoding） 降维：主成分分析（PCA） 特征构造：多项式特征 特征离散化：分位数分箱（Quantile Binning） 特征组合：加法组合 特征选择：LASSO 时间序列特征提取：滑动窗口 文本特征提取：TF-IDF 一起 ………………………………