在数据科学和机器学习领域，特征工程是一个至关重要的过程。它涉及到将原始数据转换成适合机器学习模型处理的形式。特征工程不仅包括数据的清洗和准备，还包括模型的构建和评估。这个过程可以通过饼图来形象地展示每个阶段的重要性和作用。需要注意的是，根据数据的性质和来源，这些阶段的比重可能会有所变化，因此并不需要严格遵循某种固定模式。
在数据科学和机器学习中，特征指的是数据集中的一个或一组特征。简单来说，就是数据集中的列、字段或属性。当这些列、字段或特征被转换成可量化的形式，比如数值型，它们就被称为特征。大多数情况下，数值型数据直接作为特征用于分析。有时，字符型/字符串型或其他非数值型数据也会被转换成数值型以便于分析。
理解特征工程的性质对于数据集至关重要。这能帮助提取出有价值的信息和洞察，这对于选择合适的算法构建模型以及解决问题声明至关重要。
什么是特征工程？特征工程是数据科学/机器学习生命周期中的一个主要过程。它涉及将给定的数据转换成更易于解释的形式，使数据更加透明，帮助机器学习模型，并创建新的特征以增强模型。
为什么进行特征工程？特征的数量可以显著影响模型，因此特征工程是数据科学生命周期中的一个重要任务。它能够提高机器学习模型的性能。
何时何地进行特征工程？当在给定的数据集中拥有大量特征时，特征工程可能成为一个相当具有挑战性和趣味性的任务。特征的数量可以显著影响模型，因此特征工程是数据科学生命周期中的一个关键任务。
在特征改进的讨论中，有很多内容可以探讨，但这里只关注特征缩放，因为它涉及到数学和统计学。在将机器学习算法应用于数据集之前，需要仔细理解所有关键特征的大小，这对于特征选择和找到独立变量和因变量至关重要。因此，需要相应地缩放它们，以适应分析和模型准备的过程，这个过程被称为特征缩放。
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
data1 = np.array([[-100.3],
[27.5],
[0],
[-200.9],
[1000]])
print('Before scaling', data1)
minmax_scale = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(1, 2))
scaled = minmax_scale.fit_transform(data1)
print('After Min-Max Scaling', scaled)
import numpy as np
from sklearn import preprocessing
data1 = np.array([[-100.3],
[27.5],
[0],
[-200.9],
[1000]])
print('Before Scaling', data1)
robust_scaler = preprocessing.RobustScaler()
scaled = robust_scaler.fit_transform(data1)
print('After Robust Scaling', scaled)