机器学习常见问题及解决方案——特征选择方法

1、特征工程 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已，特征工程就是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，通过归纳和总结，特征工程大体包含以下方面： 特征处理是特征工程的核心部分，scikit-learn提供了较为完整的特征处理方法，包括数据预处理、特征选择、降维等。 2、数据预处理 通过特征提取，我们能得到未处理的特征，这是的特征有以下显著特点： 不属于同一量

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