基于sklearn分析特征工程（特征预处理、特征选择、降维）

特征工程目的：算法 降维/下降过拟合/泛化、解释性、加快训练速度、性能app 特征工程框图：机器学习 数据预处理 无量纲化：转化不一样规格的特征到同一规格函数 （1）标准化/z标准化性能 将符合正态分布的特征值转化为标准正态分布学习 使用sklearn.preproccessing库的StandardScaler类编码 （2）区间缩放法/线性归一化/0-1标准化spa 返回缩放到[0,1]区间的数

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