特征工程与数据处理全流程（Python）

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在机器学习和数据科学的世界里，数据的质量是建模成功与否的关键所在。这就是特征工程和数据预处理发挥作用的地方。本文总结的这些关键步骤可以显著提高模型的性能，获得更准确的预测，我们将深入研究处理异常值、缺失值、编码、特征缩放和特征提取的各种技术。 异常值 异常值是数据集中与其他观测值显著不同的数据点。它们可能是由测量误差、罕见事件或仅仅是数据自然变化的一部分引起的。识别和处理异常值是至关重要的，因为它们会扭曲统计分析并对模型性能产生负面影响。 有几种方法可以检测异常值: 1、视觉方法:箱形图、散点图、直方图 2、统计方法: Z-score: Z-score > 3或 < -3的点通常被认为是异常值。 四分位间距(IQR):低于Q1-1.5 * IQR或高于Q3 + 1.5 * IQR的数据点通常被视为异常值。 3、机器学习方法:孤立森林、单类SVM、局部离群 ………………………………