数据预处理与特征工程

数据预处理和特征工程在数据挖掘中起到了至关重要的作用。

数据预处理是数据挖掘的第二个流程，它主要是对原始数据进行清洗、转换和集成，使得数据适合后续的分析和建模过程。数据预处理包括检测、纠正或删除损坏、不准确或不适用于模型的记录，解决数据类型不同、数据质量不佳、数据缺失等问题。其目的是让数据适应模型的需求，提高数据的质量和可用性。

特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型的潜在问题的特征的过程。它包括特征提取、特征创造和特征选择。特征提取是从原始数据中提取新的有用信息作为特征，比如从商品名称中提取产品类别、颜色等；特征创造是通过组合或计算已有特征得到新的特征，比如通过速度和距离计算出时间；特征选择是从所有特征中选择出对模型有帮助的特征，以避免维度灾难和提高模型性能。

在数据预处理和特征工程中，常用的工具包括sklearn中的Preprocessing和Impute模块，用于数据预处理的各种内容；Feature_selection模块，用于特征选择方法的实践；decomposition模块，包含降维算法；feature_extraction模块，用于特征提取；以及PCA降维算法等。

综上所述，数据预处理和特征工程是数据挖掘中不可或缺的环节，通过对数据进行清洗、转换和提取有用信息，将原始数据转化为适合建模和分析的特征，从而提高模型的性能和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数据预处理和特征工程](https://blog.csdn.net/simliyzch/article/details/120718292)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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