在数据科学领域，模型的表现很大程度上取决于数据的预处理和处理。如果在没有处理数据的情况下构建模型，可能会得到大约70%的准确率。通过应用特征工程，有可能将性能从70%提高到更高的水平。简而言之，通过使用特征工程，可以提升模型的性能。
特征工程是机器学习和数据科学中非常重要的一个方面，绝不能忽视。其主要目标是从算法中获得最佳结果。在数据科学中，模型的表现依赖于数据预处理和处理。假设构建一个模型而不处理数据，可能会得到大约70%的准确率。通过在同一模型上应用特征工程，有可能将性能从70%提高到更高。简而言之，通过使用特征工程，可以提升模型的性能。
特征选择是选择所需独立特征的过程。选择与因变量关系更密切的重要独立特征将有助于构建一个良好的模型。特征选择有几种方法：
热图是二维数据的图形表示。每个数据值在矩阵中表示。首先，绘制所有独立特征和因变量之间的配对图。这将给出因变量和独立特征之间的关系。如果独立特征与因变量之间的关系小于0.2，则选择该独立特征来构建模型。
在这里，可以使用统计测试来选择与因变量关系最强的独立特征。可以使用SelectKBest方法，结合一系列不同的统计测试来选择特定数量的特征。得分最高的特征将与因变量关系更密切，选择这些特征用于模型。
在这种方法中，ExtraTreesClassifier方法将帮助给出每个独立特征与因变量的重要性。特征重要性将为数据中的每个特征给出一个分数，分数越高，特征对于输出变量越重要或相关。
在某些数据集中，可能会在特征中遇到NA值，即缺失数据。处理这类数据有多种方法：用均值或中位数替换数值数据中的缺失值，对于分类数据用众数替换。删除包含NA值的整行。如果特征中NA值超过50%，则删除包含NA值的整个特征。用0替换NA值。如果选择删除选项，可能会丢失重要信息，因此最好选择替换选项。
为什么需要处理不平衡数据？因为这样可以减少过拟合和欠拟合问题。假设一个特征有因子水平2（0和1），其中1的比例是5%，0的比例是95%，这就是不平衡数据。通过预防这个问题，有一些方法：
欠采样多数类将重新采样数据中的多数类点，使它们与少数类相等。
过采样少数类将重新采样数据中的少数类点，使它们与多数类相等。
在这种方法中，为少数类生成合成样本，并使其与多数类相等。
首先，计算特征的偏度并检查它们是正偏、负偏还是正态偏。另一种方法是绘制特征的箱线图，检查是否有任何值超出界限。如果有，它们被称为异常值。如何处理这些异常值：首先，计算25%和75%的分位数。接下来，计算四分位距IQR = Q3 - Q1。接下来，计算上下极端值。下极端=Q1 - 1.5 * IQR，上极端=Q3 - 1.5 * IQR。最后，检查值是否位于上极端或下极端之外。如果存在，则删除或替换为均值、中位数或任何分位数。
分箱是将任何数据值范围适应到箱子的过程。在数据探索活动中很重要。通常使用它将连续变量转换为离散变量。假设有AGE特征是连续的，需要将年龄分成组作为特征，那么它将很有用。
为什么要应用这个？因为在数据集中可能包含对象数据类型。为了构建模型，需要所有特征都是整数数据类型。因此，使用Label Encoder和OneHotEncoder将对象数据类型转换为整数数据类型。
在应用标签编码之前，应用列转换器方法将标签转换为0和1。
通过应用get_dummies，可以直接将分类转换为数值。
为什么要应用这个缩放？因为这样可以减少方差效应并克服拟合问题。有两种缩放方法：
当所有特征都有高值时，不使用0和1，使用这种方法。这是一种将固定范围内的独立特征标准化的技术，使所有值具有相同的幅度。在标准化中，独立特征的均值为0，标准差为1。
归一化也使训练过程对特征的规模不那么敏感。这可以在训练后获得更好的系数。
MinMaxScaler是一种将特征重新缩放到[0,1]范围的方法，通过减去特征的最小值然后除以范围来实现。
这是一种将特征重新缩放到[-1,1]范围的方法，均值为0。
在本文中，逐步介绍了特征工程的过程。这对于提高预测准确性非常有帮助。请记住，没有特定的方法可以提高预测准确性。这完全取决于数据和应用的多种方法。作为下一步，鼓励尝试不同的数据集并分析它们。别忘了在评论区分享见解！