10、特征分箱与缩放：优化机器学习特征处理

特征分箱与缩放：优化机器学习特征处理

在机器学习中，特征处理是至关重要的一步，它能够显著提升模型的性能。本文将详细介绍特征分箱和特征缩放的相关内容，包括不同的分箱方法、缩放策略以及如何在实际中应用这些技术。

特征分箱

特征分箱是将连续变量离散化的过程，它可以帮助我们处理数据中的偏态、异常值等问题。下面将介绍几种常见的分箱方法。

等宽和等频分箱

以 COVID 病例数据为例，我们可以尝试使用分箱方法。以下是具体步骤：
1. 导入必要的库并创建训练和测试数据集

import pandas as pd
from feature_engine.discretisation import EqualFrequencyDiscretiser as efd
from feature_engine.discretisation import EqualWidthDiscretiser as ewd
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
covidtotals = pd.read_csv("data/covidtotals.csv")
feature_cols = ['location','population', 'aged_65_older','diabetes_prevalence','region']
covidtotals = covidtotals[['total_c