趋近智
特征工程介绍
章节 1: 特征在机器学习中的作用
重温机器学习工作流程
什么是特征？
特征质量对模型表现的影响
常见数据类型及对应的问题
特征工程任务概览
章节 2: 处理缺失数据
识别缺失值
缺失数据机制 (MCAR, MAR, MNAR)
简单填充策略：均值、中位数、众数
创建缺失值指示器
多变量填充：KNN填充器
多元插补：迭代插补器
比较插补方法
动手实践：填充缺失数据
章节 3: 类别特征编码
分类数据的难点
标称类别与序数类别
标称特征的独热编码
有序特征的序数编码
高基数特征的处理
目标编码（均值编码）
二进制编码
哈希编码器
比较编码方法
动手实践：应用编码技术
章节 4: 特征缩放与变换
特征缩放的必要性
标准化 (Z-score 缩放)
归一化（最小-最大值缩放）
处理异常值的缩放
对偏斜数据的对数变换
Box-Cox 变换
Yeo-Johnson 变换
分位数变换
选择合适的缩放/转换方法
动手实践：特征缩放与转换
章节 5: 特征构建
创建新特征的动机
交互特征
多项式特征
基于日期/时间数据的特征构建
数值特征分箱
领域特征工程
自动化特征生成（引言）
动手实践：构建新特征
章节 6: 特征选择
特征选择的重要性
过滤方法概述
过滤方法：方差阈值
过滤方法：单变量统计检验（ANOVA F值，卡方）
过滤方法：相关性分析
封装器方法概述
封装方法：递归特征消除 (RFE)
封装方法：序列特征选择 (SFS)
嵌入式方法概览
嵌入式方法：正则化（Lasso L1）
嵌入式方法：基于树的特征重要性
动手实践：特征选择
嵌入式方法：正则化（Lasso L1）
这部分内容有帮助吗？
- Regression Shrinkage and Selection via the Lasso, Robert Tibshirani, 1996 Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), Vol. 58 (Wiley) DOI: 10.1111/j.2517-6161.1996.tb02080.x - 介绍了用于线性模型中同时进行系数收缩和变量选择的Lasso方法。
- The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 2009 (Springer) DOI: 10.1007/978-0-387-84858-7 - 一本经典教科书，详细介绍了Lasso、Ridge和Elastic Net正则化，包括其几何属性，涵盖理论和实践。
- 1.1. Linear Models - Lasso, scikit-learn developers, 2024 -
sklearn.linear_model.Lasso的官方文档，详细说明了其参数、使用场景以及Python中L1正则化的代码示例。 - 3.13. Feature selection - SelectFromModel, scikit-learn developers, 2024 -
sklearn.feature_selection.SelectFromModel的官方文档，展示了如何使用模型导出的重要性（如Lasso系数）进行特征选择。