接下来，我们来谈谈缺失值，它们就像是派对上的不速之客。
如果你不小心处理，它们可能会搞砸你的数据，破坏你的模型。
我们应该怎么解决它？主要有两种方法：
插补：这就像用估计值填补空白，你可以使用其他值的均值、中位数或众数，或者使用某种逻辑来填补空白。
删除处理：这就像是把不请自来的客人请出，你可以移除包含缺失值的行或列。
哪种方法最好？这要取决于你的数据， 如果缺失值很多，你可以使用插补法。
但如果只有少量缺失值，你可以直接删除它们。
处理分类值
数据可以分为两大类：数值型和分类型。
分类数据又可以进一步分为名义型和序数型，根据数据的类型，有不同的方法将分类数据转换为数值数据，这个过程叫做编码。
“编码指的是将分类数据转换为数值格式的过程。”
名义型数据是没有顺序的分类数据，比如地名或部门（就像你的领域一样）。
可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将其转换为数值数据，这是Python中的一个库，叫做OneHotEncoder()。
序数型数据是有顺序的数据，比如成绩等级（A+、A、B+、B、C）。
可以使用序数编码（Ordinal Encoding）来转换，对应的Python库是OrdinalEncoder()。
上述两种编码器通常用于解释变量（x），对于预测变量（y），我们应该使用标签编码（Label Encoding），即LabelEncoder()，标签编码是专门为输出变量设计的。
处理异常值
异常值与其他数据不同，可能会让你的模型表现不佳。
异常值是显著不同于数据集中其他数据点的数据，它们会影响我们模型的准确性。
使用IQR（四分位距）进行检测
处理异常值主要有两种方法：
修剪：你可以从数据集中移除异常值。
封顶（Capping）：你可以将异常值替换为数据集中其他数据的范围内的值。
如果异常值数量较少，你可以修剪它们。
如果异常值数量较多，你可以使用Capping。
有许多方法可以用来检测和移除异常值，包括z分数、IQR（四分位距）、百分位数和Winsorization等。
特征缩放
在机器学习模型中，并非所有特征都是平等的。
一些特征的范围可能远大于其他特征，从而给它们带来不公平的优势。
特征缩放通过确保所有特征具有相同的尺度来帮助平衡这种差异。
“特征缩放是转换数据集中特征的过程，以便它们具有共同的尺度。”
这有助于防止某些特征在模型中占据主导地位。
特征缩放主要有两种类型：
标准化：标准化是从每个特征中减去均值，然后除以标准差的过程。
这确保了每个特征的均值为0，标准差为1，标准化通常用于符合高斯分布的数据，如线性回归和逻辑回归。
归一化：归一化是将特征重新缩放到某个特定范围（如0和1之间）的过程。
这通常用于不符合高斯分布的数据，如决策树和支持向量机。
特征缩放在机器学习过程中是一个重要步骤，通过缩放特征，你可以帮助提高模型性能，并确保所有特征都有平等的机会。
特征构造就像装饰蛋糕，你从一个基本的蛋糕开始，可以通过添加各种装饰来使其更加美味和好看。
例如，你可以添加巧克力碎片、坚果或水果，但要小心不要过头！
过多的装饰会让蛋糕看起来杂乱无章且缺乏吸引力，特征构造也是如此。
如果你向数据集中添加了太多特征，它可能会变得难以解释和分析。
因此，在特征构造时，请记住蛋糕装饰的黄金法则：少即是多。
几个精心挑选的特征可以使你的数据集更加信息丰富和相关，而过多的特征则可能使其变得不那么有用。
“根据现有特征或我们的领域知识开发新特征的过程被称为特征构造。”
通过使特征更加信息丰富和与手头任务相关，这有助于机器学习模型表现更好。
构建特征的方法多种多样，但一些典型的技术包括：
重构现有特征：你可以将现有的特征以新的方式组合起来，创造出新颖有趣的东西。
从现有特征中组合、修改或创建新特征，例如，在泰坦尼克号数据集中，你可以将“sibsp”（兄弟姐妹/配偶数）和“parch”（父母与子女数）两个特征结合，创建出一个名为“家庭”的新特征。
利用领域知识：你可以根据对领域的理解，创造出对当前任务至关重要的新特征。
基于你对领域的了解，创建出对任务有益的新特征。
比如，如果你正在开发一个预测客户流失的模型，了解到久未购买商品的客户更可能流失，那么你可以添加一个新特征——“距上次购买月数”。
使用特征选择算法：这些算法能帮助你从数据集中确定最重要的特征，并基于这些特征构建新特征，它就像精选最佳属性来创造强大的新特征！
特征工程是机器学习中至关重要的一步，涉及从原始数据中转换、构建、选择和提取有意义的特征。
就像烘焙美味的蛋糕一样，我们从优质食材（数据）开始，运用我们的专业知识创造新的、相关的特征，以提升机器学习模型的性能。
在本文的第一部分，我们探讨了特征转换的重要性、缺失值处理、类别数据编码、异常值处理以及特征缩放的意义。
同时，我们还讨论了特征构建的艺术，即创造性地结合现有特征和利用领域知识来构建信息丰富的属性。
记住，成功的特征工程的关键在于找到平衡点。
添加过多特征会使数据变得杂乱无章，而精心挑选的几个特征却能显著提升模型性能。
如果大家想更进一步学习机器学习、深度学习、神经网络技术的可以看看以下文章（文章中提到的资料都打包好了，都可以直接添加小助手获取）
