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摘要： 机器学习模型的生命周期可以分为以下步骤： 数据采集 数据预处理 特征工程 特征选择 建筑模型 超参数调整 模型部署 要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的 阅读全文