特征工程系列：特征预处理（上）

特征工程系列：特征预处理（上）

原创： JunLiang 木东居士 6天前

特征工程系列：特征预处理（上）

关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

0x00 前言

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。

那特征工程是什么？

特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。

虽然我们也有自动的机器学习框架，如 AutoML（但该框架也强调了它需要好的特征才能跑出好的效果！）。特征工程永不过时，即使对于自动化方法，其中也有一部分经常需要根据数据类型、领域和要解决的问题而设计特殊的特征。

特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feature construction（特征构造）等子问题，而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题，本章内容主要讨论数据预处理的方法及实现。

0x01 特征预处理介绍

特征预处理包括无量纲化、特征分桶、统计变换和特征编码等