数据准备指南:10种基础特征工程方法的实战教程

在数据分析和机器学习领域,从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策,还能预测未来趋势。为了实现这一目标,特征工程技术显得尤为重要。

特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术,包括其基本原理和实现示例。

 

https://avoid.overfit.cn/post/45b389046b2f473a9722389260773b7c

posted @   deephub  阅读(77)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全程不用写代码,我用AI程序员写了一个飞机大战
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· MongoDB 8.0这个新功能碉堡了,比商业数据库还牛
· 白话解读 Dapr 1.15:你的「微服务管家」又秀新绝活了
历史上的今天:
2023-10-14 向量化操作简介和Pandas、Numpy示例
2022-10-14 sklearn 中的两个半监督标签传播算法 LabelPropagation和LabelSpreading
点击右上角即可分享
微信分享提示