特征工程是让已有数据更适配模型的关键步骤，核心包括缺失值处理（按数据类型选择填充策略）、类别编码（依基数与业务选择One-Hot/Target/Count等）、衍生特征构造（注入领域知识）、标准化（依模型需求选择Robust/MinMax/log1p）。
特征工程不是“加数据”，而是让已有数据更懂模型。它直接决定模型能学到什么，有时比换算法更有效。
缺失值不处理，树模型可能分裂失效，线性模型会报错或引入偏差。不能一概用均值填充——类别型字段用众数，时间序列考虑前向填充，高缺失率字段先评估是否保留。
类别数少（≤5）且无序，用One-Hot；类别数多（如城市、商品ID），优先用Target Encoding或Count Encoding，避免维度爆炸；有序类别（如“低/中/高”）可用Ordinal Encoding，但要确认顺序真有数值意义。
模型不会自动理解“周末订单转化率更高”，但你告诉它“is_weekend × order_count”，它就能学。关键不是堆数量，而是注入领域知识。
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树模型（如RandomForest、XGBoost）不需要缩放；但涉及距离（KNN、SVM）或梯度下降（LR、神经网络）时必须做，否则大数值特征主导更新。
基本上就这些。特征工程没有银弹，但每一步都该有理由——这个变换为什么能让模型更容易区分样本？想清楚这点，效果提升自然来得稳。
以上就是Python利用特征工程提升模型表现的常见步骤解析【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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