《Python机器学习基础教程》第6讲：特征工程：让数据更有用

今天我们介绍特征工程。特征工程就像是给数据“化妆”，让数据变得更漂亮、更有用。在机器学习里，数据的质量直接影响模型的性能。如果数据不好，再好的算法也很难发挥出好的效果。所以，特征工程是机器学习里非常重要的一部分。

---

1. 特征工程：给数据“化妆”

想象一下，你手里有一堆照片，你想用这些照片训练一个模型，让模型能识别照片里的人是不是在笑。但是，这些照片有的很暗，有的很亮，有的是黑白的，有的是彩色的。如果直接用这些照片训练模型，效果可能不会很好。这时候，就需要特征工程来帮忙了。

特征工程的核心任务是提取数据中的有用信息，去掉无用信息。比如，你可以把照片的亮度调整到一致，或者把照片转换成灰度图，这样模型就能更容易地学习到照片里的特征。

---

2. 处理分类变量：让机器理解“类别”

在实际数据中，有很多变量是分类的，比如“性别”（男/女）、“颜色”（红/绿/蓝）等。机器学习模型通常只能处理数字，所以需要把分类变量转换成数字。最常用的方法是One-Hot编码。

2.1 One-Hot编码：把类别变成数字

One-Hot编码就像是给每个类别分配一个独特的“身份证号码”。比如，性别有“男”和“女”两个类别，我们可以用两个数字来