数据归一化在特征工程中的应用

# 1.1 什么是特征工程？

特征工程是指利用数据领域的专业知识和技巧来准备数据，使之适合机器学习模型的需求。特征工程的目的是提高模型的性能，并且在整个机器学习流程中起着至关重要的作用。在特征工程中，我们需要进行数据清洗、特征选择、特征变换以及特征生成等操作，以提取数据中的有效信息，消除噪声和冗余信息，从而构建出更加准确和高效的预测模型。特征工程需要结合领域知识和数据分析能力，通过对数据的理解和挖掘，找到最合适的特征集合，为机器学习算法提供可靠的输入。

在特征工程过程中，特征选择是至关重要的一环，通过选择有效的特征可以提高模型的准确性和效率。

# 2. 特征选择方法

### 2.1 过滤法

在特征选择过程中，过滤法是一种常用的方法。在过滤法中，特征的评估指标是与目标变量之间的关联程度。主要包括方差选择法、相关系数法和卡方检验法。

#### 2.1.1 方差选择法

方差选择法通过计算特征的方差来选择特征。当特征的方差小于某个阈值时，认为这个特征对于数据的区分作用不大，故可将其筛除。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train)

#### 2.1.2 相关系数法

相关系数法衡量特征与目标变量之间的关联程度。通过计算特征与目标变量的皮尔逊相关系数，从而选择与目标变量相关性较高的特征。

correlation_matrix = df.corr()
relevant_features = correlation_matrix.index[correlation_matrix['Target'] > 0.5]

#### 2.1.3 卡方检验法

卡方检验法用于衡量分类特征对分类目标的影响程度。通过统计特征与目标变量之间的卡方统计量，来选择最相关的特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=3)
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)

### 2.2 包装法

包装法是一种借助机器学习算法进行特征选择的方法。主要包括递归特征消除和基于惩罚项的特征选择。

#### 2.2.1 递归特征消除

递归特征消除通过反复训练模型，并在每轮迭代中剔除最不重要的特征，从而选择对模型性能影响最大的特征子集。

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
estimator = LogisticRegression()
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)
selector.fit(X_train, y_train)

#### 2.2.2 基于惩罚项的特征选择

基于惩罚项的特征选择通过在模型训练过程中引入惩罚项，来限制特征的数量。常用的方法包括 L1 正则化和 L2 正则化。

from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha=0.1)
model.fit(X_train, y_train)

以上是特征选择方法中的过滤法和包装法，它们能够帮助我们从海量特征中选择出对模型训练更有益的特征。

# 3. 特征变换方法

### 3.1 标准化

标准化是将数据按比例缩放，使其落入特定的范围。该方法通过减去均值，然后除以标准差，使得数据的分布符合标准正态分布。标准化可以消除量纲的影响，使得不同特征之间的值具有可比性。

#### 3.1.1 概念解析

在标准化过程中，将数据集中的每个特征的值减去该特征的均值，再除以该特征