监督学习在很大程度上依赖于向算法提供的数据的质量. 数据预处理和特征工程是影响机器学习模型的准确性和有效性的关键步骤. 妥善处理数据可以确保模型学习有意义的模式,并很好地概括到新数据.

数据处理

数据预处理涉及清理和将原始数据转换为适合的模型格式。这一步骤涉及缺失值、噪音和不一致等问题。技术包括正常化、缩放和编码绝对变量。

地物工程

特性工程创造了新的特性或修改了现有的特性,以提高模型性能,有助于突出相关信息和降低维度,有效的特性工程可以大大提升模型的预测力.

地物工程关键技术

  • 元件选择:[]选择模型最相关的特性.
  • Feature Inductionon: 利用现有数据创造新的特征,如主要组件分析(PCA)。
  • 编码:]将绝对数据转换成数字格式.
  • 变形:[] 应用数学函数来特性,提高线性.