数据预处理与特征工程原理与代码实战案例讲解

最新推荐文章于 2025-06-03 23:06:44 发布
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数据预处理与特征工程原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

数据预处理，特征工程，数据清洗，特征提取，特征选择，特征转换，数据可视化，机器学习，深度学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在机器学习和深度学习领域中，数据预处理和特征工程是至关重要的步骤。数据预处理旨在清理数据，使其适合机器学习算法的输入。特征工程则关注于从原始数据中提取有用信息，构建有效的特征表示。这两个步骤直接影响到模型的性能和可解释性。

随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，成为了一个重要的研究课题。数据预处理和特征工程在这个过程中扮演着至关重要的角色。

1.2 研究现状

数据预处理和特征工程领域的研究已经取得了显著的进展。目前，研究者们提出了许多有效的数据预处理和特征工程方法，包括数据清洗、特征提取、特征选择、特征转换等。此外，随着深度学习技术的不断发展，特征工程的方法也在不断创新，例如利用深度神经网络自动学习特征。

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