特征选择在数据处理中的应用

数据其实是每个数据科学家都要掌握的基本功，而特征选择在其中又占了重要的位置。你知道，数据的预通常包括归一化、标准化、对定性数据的等等，幸运的是，sklearn 为了好用的函数，能快速搞定这些繁琐的步骤。你只要关注特征选择的技巧，剩下的都交给 sklearn 就行了，挺方便的。而且它的降维功能，也能在大数据集上大大减少计算复杂度，效率提升。，如果你不想手动每一个细节，sklearn 这个包就适合你。

如果你对这些内容还想更深入了解，我有一些不错的资源可以推荐给你。比如，关于数据标准化和归一化，你可以查看这个[数据标准化归一化.docx](https://kaledl.com/down/5605717.html)，详细。而关于降维和特征选择的部分，可以看看这篇[降维与特征选择](https://kaledl.com/down/2568986.html)，帮你梳理思路。除此之外，sklearn 的使用方法，也有专门的[数据标准化在 sklearn 中实现](https://kaledl.com/down/6608502.html)文章。通过这些资源，你可以快速掌握 sklearn 的各种功能，提升你的数据能力。

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