有的时候，已有的特征可能并没有有效的表征特征，尤其是针对特殊的业务的时候，极有可能需要对已有的特征进行变换，从而让特征更加能够表征特有的业务。这里介绍几种常用的特征构造方法。 (1) 统计量构造 使用常用的统计量构造特征，常用的统计量有： 四分位数、中位数、平均值、标准差、偏差、偏度 ...

特征工程系列：聚合特征构造以及转换特征构造 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限 ...

数据对齐 Z分数标准化     将数据转换成服从标准正太分布的数据     $$     \hat x = \frac{x-\mu}{\sigma}     $$ 归一化     将数据 ...

Pandas判断缺失值 注意，有些数据用0代替特征值，这个时候，可以将0用None 代替，这样，isnull 函数就可以检测出来了，而且fillna 和dropna函数都可以直接工作了。 处理缺失值 直接删除 将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表 ...

特征工程系列：特征预处理（下） 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《特征工程系列：特征 ...

有时候，数据集中的某一个特征，方差非常小，非常接近，这样导致的结果就是，没有区分度，那么这个特征其实就不是一个好的特征，因此方差过滤的思想就是，找到那些有区分度的特征（方差大） 如果一个特征服从伯努利分布，也就是说，这个特征只有两个类别。这个时候，也可以进行方差过滤，伯努利分布的方差计算公式 ...

[本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/4109480.html，转载请注明出处] 我的博客主营地迁至github，欢迎朋友们有空去 ...

特征工程系列：数据清洗 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程 ...