【学习】使用sklearn做特征工程

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点击上方 “机器学习研究会” 可以订阅哦 摘要   转自：数据挖掘入门与实战 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 缺失值计算 　　2.5 数据变换 　　2.6 回顾 3 特征选择 　　3.1 Filter 　　　　3.1.1 方差选择法 　　　　3.1.2 相关系数法 　　　　3.1.3 卡方检验 　　　　3.1.4 互信息法 　　3.2 Wrapper 　　　　3.2.1 递归特征消除法 　　3.3 Embedded 　　　　3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 　　　　3.3.2 基于树模型的特征选择法 　　3.4 回顾 4 降维 　　4.1 主成分分析法（PCA） 　　4.2 线性判别分析法（LDA） 　　4.3 回顾 5 ………………………………