先决条件: Python基础，需掌握Pandas。

您将学到什么

• 数据准备

  实施妥善处理缺失数据和异常值的方案。

• 特征转换

  对数值特征应用多种缩放和转换技术。

• 分类特征编码

  比较并应用不同方法对分类变量进行编码。

• 特征创建

  使用交互项和多项式特征，从现有数据生成新特征。

• 特征选择

  应用过滤法、包裹法和嵌入法选择相关特征。

• 实践应用

  在实际场景中，应用Pandas和Scikit-learn进行特征工程。