《Python星球日记》第49天：特征工程与全流程建模

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名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(优快云)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）
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目录

一、特征工程基础概念

1. 为什么需要特征工程？

二、特征标准化与归一化

1. 标准化 (Standardization)

2. 归一化 (Normalization)

三、缺失值填充策略

1. 基础填充方法

2. 高级填充方法

四、特征编码：One-Hot 编码与 Label 编码

1. Label 编码

2. One-Hot 编码

五、特征选择方法

1. 卡方检验 (Chi-Square Test)

2. Lasso 回归特征选择

3. 其他常用特征选择方法

六、端到端建模流程

1. 完整机器学习工作流

2. 主要流程详解

a. 问题定义

b. 数据收集与准备

c. 数据探索与分析 (EDA)

d. 数据清洗

e. 特征工程

f. 数据分割

g. 模型选择与训练

h. 模型评估与调优

i. 模型部署

j. 模型监控与维护

七、代码练习：完整机器学习项目

项目概述：客户流失预测

八、总结与扩展阅读

1. 今日要点回顾

2. 应用场景

3. 进阶学习方向

4. 实践建议

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