19、特征编码、转换与缩放

特征编码、转换与缩放

在机器学习中，数据清洗的目的往往是为了让数据适用于机器学习算法。通常，机器学习算法需要对变量进行某种形式的编码，同时对特征进行缩放也有助于提升模型性能，避免高变异性特征在优化过程中占据主导地位。本文将详细介绍如何创建训练数据集、避免数据泄露、移除冗余特征以及对分类特征进行独热编码。

1. 技术要求

要完成本文中的操作，需要安装以下库：
- pandas ：用于数据处理和分析。
- NumPy ：用于数值计算。
- Matplotlib ：用于数据可视化。
- scikit-learn ：用于机器学习任务。
- feature-engine ：用于特征选择和工程。
- category_encoders ：用于特征编码。

可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas numpy matplotlib scikit-learn feature-engine category_encoders

2. 创建训练数据集并避免数据泄露

数据泄露是影响模型性能的重大隐患。当模型使用了训练数据集中不存在的信息时，就会发生数据泄露，导致对模型准确性的评估过于乐观。为避免数据泄露，应尽早将数据划分为训练集和测试集。

2.1 准备工作

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