缩放： 这需要将多个方面的值相互对齐。当使用对特征大小敏感的技术时，通常会这样做以增强模型性能。
编码：为了帮助模型理解非数字数据（例如“是”或“否”），将其转换为数值作为机器学习过程的一部分。
特征选择： 选择哪些数据特征对于纳入模型最为重要。具有过多额外特征的模型可能会变得缓慢而复杂。
4.特征工程
特征工程的关键技巧
首先使用简单的转换： 在进行更复杂的特征工程之前，先从简单的特征组合开始并评估其有效性。
测试不同的特征：并非所有特征都有用。要确定特征是否 华侨资料 真正提高了模型的准确性，请使用交叉验证等技术试验不同的特征。
监控特征影响： 定期评估每个特征的重要性，这是机器学习的步骤之一。这样，您可以只保留真正为您的模型提供价值的特征。
特征工程的例子
组合特征：组合两部分数据有时可以产生新的有用特征。例如，如果您有关于用户浏览商品数量和购买商品数量的信息，则可以开发“浏览购买比率”函数。
基于时间的特征：如果您要预测随时间波动的事物（例如股票价格），那么创建反映时间段（例如星期几或季节）的特征可能会很有用。
特定领域知识： 利用您在该领域的专业知识来开发有意义的功能。例如，如果您正在检查住房成本，则可以开发“到最近学校的距离”功能。