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特征工程：特征工程在金融风控中的实践

1特征工程基础

1.1数据预处理

数据预处理是特征工程中的关键步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约。在金融风控场景中，数据预处理尤为重要，因为数据的质量直接影响到模型的准确性和稳定性。

1.1.1数据清洗

数据清洗涉及处理缺失值、异常值和重复数据。例如，对于缺失值，可以使用填充策略如均值、中位数或众数填充，或者使用更复杂的插值方法。对于异常值，可以通过统计方法如Z-score或IQR来识别并处理。重复数据则需要通过数据去重来解决。

1.1.1.1示例：处理缺失值

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