Python数据分析进阶：特征工程与模型调优

在Python数据分析中，特征工程和模型调优是两个至关重要的步骤，它们能够显著地提高模型的预测性能。下面，我们将详细讨论这两个主题。

特征工程

特征工程是机器学习项目中的关键步骤，它包括选择、创建和转换特征，以便机器学习算法能够更好地学习数据的内在模式。特征工程的目标是提高预测模型的性能。

特征选择

• 过滤法：基于统计测试选择特征，如基于相关性或互信息的特征选择。
• 包装法：使用机器学习模型来选择特征，通过逐步添加或删除特征来优化模型的性能。
• 嵌入法：在模型训练过程中自动选择特征，如使用决策树或随机森林的特征重要性。

特征创建

• 基于现有特征的组合：通过组合或转换现有特征来创建新的特征。
• 文本特征提取：对于文本数据，可以使用词袋模型、TF-IDF、word2vec等方法来提取特征。
• 图像特征提取：对于图像数据，可以使用SIFT、HOG、CNN等方法来提取特征。

特征转换

• 归一化/标准化：将特征缩放到相同的范围或单位，以消除量纲的影响。
• 编码分类特征：使用独热编码（one-hot encoding）或标签编码（label encoding）将分类特征转换为数值特征。
• 处理缺失值：填充、插值或删除含有缺失值的特征。

模型调