数据准备指南：10种基础特征工程方法的实战教程

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在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这一目标，特征工程技术显得尤为重要。 特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。 首先，我们需要导入必要的库以确保代码的正常运行。以下是本文中使用的主要库： import pandas as pd # 用于数据处理和操作 import numpy as np # 用于数值计算 import matplotlib.pyplot as plt # 用于数据可视化 import gensim.downloader as api # 用于下载gensim提供的语料库 from gensim.models import Word2Vec # 用于词嵌入 from sklearn.pipeline import Pipeline # 用于构建数据处理管道 from sklearn.decomposition import PCA # 用于主成分分析 from sklearn.datasets import load_iris # 用于加载iris数据集 ………………………………