sklearn实战：从数据集到特征工程详解

第2章深入探讨了特征工程在机器学习中的关键作用，这是数据分析和模型构建过程中不可或缺的一环。本章首先介绍了数据集的基础概念和获取途径，包括sklearn提供的常用数据集，如Kaggle、UCI Machine Learning Repository以及scikit-learn内置的数据集。数据集的划分被强调，通常分为训练集、验证集和测试集，以确保模型的泛化能力和评估准确性。 特征工程介绍部分详细阐述了为什么要进行特征工程。这是因为原始数据可能并不直接适合模型，特征工程通过选择、转换和创建新的特征，可以提高模型的性能。它与数据处理的区别在于，特征工程更侧重于理解和改进数据的内在结构，而非仅仅处理噪声或缺失值。 特征抽取是特征工程的核心步骤之一，包括特征提取和特定类型的特征处理，如字典特征提取和文本特征提取。字典特征提取可能是基于预先定义的规则或模型，而文本特征提取则涉及诸如TF-IDF、词袋模型等技术，用于从非结构化的文本数据中提取有价值的信息。 特征预处理是特征工程的重要环节，包括归一化和标准化。归一化是将数据缩放到一个固定的范围，如0到1之间，而标准化则是使得数据的均值为0，标准差为1，以便于不同尺度的数据进行比较。这两个过程有助于提高模型的稳定性和效率。 特征降维技术如降维和主成分分析(PCA)也是特征工程的一部分。降维用于减少数据维度，降低计算复杂性，而PCA是一种线性变换方法，通过找出数据的主要方向来保留最大信息量，同时丢弃次要信息。通过PCA案例，读者将学习如何探究用户对物品类别的喜好细分并进行降维。 本章以实践为导向，指导读者如何使用sklearn库实现特征预处理、特征抽取和选择，以及PCA等降维方法。此外，还强调了数据集的划分和使用，并提供了一些常用的外部数据集资源链接。章节最后，通过作业的形式巩固所学知识，整个章节旨在帮助读者建立起扎实的特征工程基础，提升机器学习项目的效果。