使用箱线图、z 分数或 Cook 距离来识别异常值。
在识别异常值方面，可视化是一种更好的方法。它能提供更准确的结果，并且更容易发现异常值。
异常值可以从数据集中移除。但这也会减少训练数据的大小。当你有大量观测数据时，修剪异常值是有意义的。
有什么特征工程技术可以用 企业电子邮件列表 来解决这个问题？你也可以对数据进行缩尾操作或对数据进行对数尺度变换。
随机森林和梯度提升等模型能够有效抵御异常值的影响。如果异常值过多，最好切换到这些基于树的模型。
3.分组操作
每个特征都有不同的类别。有些类别可能只有少量观测值。这些类别被称为稀疏类。稀疏类会导致算法对数据过度拟合。
过度拟合是机器学习模型中常见的陷阱，需要避免它才能创建灵活的模型。您可以将这些类别分组，从而创建一个新的模型。您可以从将相似的类别分组开始。
分组在不同的语境下也有效。某些特征组合在一起时，比单独分开时能提供更多信息。这些特征被称为交互特征。
例如，如果您的数据集包含两列中两种不同商品的销售信息，并且您对总销售额感兴趣，则可以将这两个特征相加。您可以对两个特征进行乘法、加法、减法或除法运算。
4. 特征拆分
反。在分组操作中，您将两个或多个特征组合起来以创建一个新的特征。
在特征拆分中，您将单个特征拆分为两个或多个部分以获取必要的信息。
例如，如果姓名列包含名字和姓 产品市场契合度如何 氏，但您只对名字感兴趣，那么将姓名特征分成两个会是一个更好的选择。
特征拆分最常用于包含长字符串的特征。拆分这些特征可以使机器学习算法更容易理解和利用它们。
执行其他特征工程技术也变得更加容易。特征拆分是提高模型性能的关键步骤。
5. 分箱
分箱将连续值特征转换为分类特征。您可以将这些连续值分组到预定义数量的箱中。
分箱用于防止数据过拟合， 中国电话号码并增强模型的鲁棒性。然而，分箱是有代价的。最终会丢失信息，而这种损失会对模型的性能产生负面影响。