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特征工程：使用Python进行特征工程实战

1特征工程基础

1.1数据预处理的重要性

数据预处理是特征工程的第一步，也是至关重要的一步。在进行任何机器学习或数据分析之前，数据往往需要经过清洗、转换和标准化，以确保模型能够有效地学习。数据预处理的重要性体现在以下几个方面：

数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，处理缺失值，确保数据的准确性和完整性。

数据转换：将数据转换为适合模型的形式，例如将分类数据编码为数值，或将数值数据进行归一化或标准化。

特征选择：识别哪些特征对预测目标有贡献，去除无关或冗余的特征，减少模型的复杂度，提高预测性能。

特征创建：基于