流程图-特征工程-python

在机器学习项目中，特征工程是关键的步骤，它涉及到使用领域知识从原始数据中提取特征，以改善模型性能。使用Python进行特征工程通常包括数据预处理、特征选择、特征构造和特征转换等核心内容。预处理步骤可能涉及数据清洗（如处理缺失值、异常值）、数据标准化或归一化、以及将非数值数据转换为数值型数据（例如，使用独热编码）。特征选择旨在删除不相关或冗余的特征以提升模型效能，常用的算法包括递归特征消除（RFE）或基于模型的特征重要性评估。特征构造往往涉及结合现有特征生成新的特征，以捕捉更多有用信息。特征转换则可能包括降维技术如主成分分析（PCA）。完成后，工程师会将特征存入格式化好的文件中，如.csv或.pkl文件，为模型训练和验证做准备。在整个流程中，迭代性和灵活性是特征工程的关键修饰语，因为通常需要多次尝试和调整以找到最佳特征集。