特征工程
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Python中进行特征重要性分析的9个常用方法
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。 为什么特征重要性分析很重要?…
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2、异常值（outliers）检测：业务法、Z-score、3σ准则、箱线图
1.1、业务法 根据对业务的理解，然后对每一个指标设定一个合理的范围，一旦超过这个范围，则认为是异常值。比如收入，一般来说都是正数，如果出现小于0，则认为是异常值；再比如年龄，…
