常见的特征工程操作

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案式或结构的过程。常见的数据转换操作包括数据标准化数据规范化数据类型转换等。示例代码数据标准化数据规范化数据类型转换特征工程特征工程是数据清洗和转换的重要部分通过创建新的特征或转换现有特征提升数据的可用性和分析价值。 包括特征提取特征选择特征组合等。示例代码特征提取从日期中提取年份和月份特征选择选择相关性高的特征特征组合创建新的特征数据导程。

案出数据清洗完成后需要将处理后的数据导出为所需的格式以便后续的分析和建模。支持多种数据导出方法可以将数据导出为文件如保存到数据库等。示例代码 马来西亚电话号码 导出数据到文件导出数据到文件保存数据到数据库以为例常用的数据清洗技术在预训练数据清洗过程中以下技术和方法尤为重要处理文本数据文本数据的清洗包括去除噪声规范化分词去除停用词等。的库和库提供了丰富的文本处理功能。示例代码去程。



案除噪声例如标签特殊字符转换为小写分词去除停用词处理时间序列数据时间序列数据的清洗包括时间戳处理缺失值填补平滑处理等。库提供了强大的时间序列处理功能。示例代码处理时间戳设置时间戳为索引处理缺失值例如线性插值平滑处理例如移动平均处理分类数据分类数据的清洗包括编码去除不常见类别合并类别等。和提供了多种分类数据处理工具。示例代码标签编码独热编码将独热编码结果转换程。