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特征工程模块-数据预处理与构造
资料介绍
特征工程是机器学习流程中的关键环节，旨在从原始数据中提取、构造和选择最具代表性的特征，以提升模型性能。一个完善的特征工程模块通常包含数据预处理、特征构造、特征选择和特征转换等核心子模块，各模块协同工作，将原始数据转化为模型可有效利用的输入特征。
一、数据预处理
数据预处理是特征工程的基础，主要解决数据质量问题，为后续特征构造和模型训练提供可靠的数据基础。常见任务包括：
1. 缺失值处理
缺失值是实际数据中常见的问题，处理方法需根据数据特性和缺失原因选择：
· 删除法：适用于缺失比例极低（如<5%）或缺失数据随机分布的场景，直接删除含缺失值的样本或特征。但可能导致数据量减少，尤其在样本量较小时需谨慎。
· 填充法：
o 数值型特征：常用均值、中位数填充（适用于正态分布或偏态分布数据），或使用KNN算法根据相似样本填充（保留数据分布特性）。
o 类别型特征：使用众数填充，或标记为“未知”类别（适用于缺失可能蕴含信息的场景）。
· 模型预测法：将缺失特征作为目标变量，利用其他特征训练模型进行预测填充，适用于缺失机制复杂的情况。
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