Python特征預(yù)處理技術(shù)可用于將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)格式，并進(jìn)行特征選擇和特征提取。這里介紹幾種常見的預(yù)處理技術(shù)，可以在Python中方便地實(shí)現(xiàn)。

# 導(dǎo)入所需模塊
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif
from sklearn.decomposition import PCA
# 載入數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']
# 標(biāo)準(zhǔn)化
scaler = StandardScaler()
X_std = scaler.fit_transform(X)
# 特征選擇
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=10)
X_sel = selector.fit_transform(X_std, y)
# 特征提取
pca = PCA(n_components=5)
X_pca = pca.fit_transform(X_sel)
# 打印處理后的數(shù)據(jù)形狀
print(X_pca.shape)

以上代碼展示了Python中的三種特征預(yù)處理技術(shù)。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使得不同特征的數(shù)值具有相同的重要性。接著進(jìn)行特征選擇，只選擇最具有預(yù)測(cè)能力的特征。在這里使用互信息作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，篩選出前10個(gè)特征。然后進(jìn)行特征提取，利用主成分分析將高維度數(shù)據(jù)降維，提取出最重要的五個(gè)特征。最后輸出處理后的數(shù)據(jù)形狀。