Tag: data-preprocessing
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Criteo CTR 特征工程实战：把理论串成一条能跑的广告管线
「数据与特征工程」收官实战：用 Kaggle Criteo CTR 数据集把清洗、非线性变换、缩放、降维、特征选择串成完整管线，覆盖缺失与异常处理、log1p / 周期编码、RobustScaler 选型与过滤→嵌入的选特征顺序。
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数据预处理：洗菜择菜的三步——观察、清洗、整理
「数据与特征工程系列」第 3 篇：把原始数据变成干净规整数据集的三步——数据观察（系统地找问题）、数据清洗（异常值检测：箱线图 / 切比雪夫 / 孤立森林，缺失值四种补法）、数据整理（标准化 / 归一化 / 鲁棒缩放）。
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特征工程总览：算法是大厨，但菜的上限由「备料」决定
「数据与特征工程系列」开篇：用「后厨备料」的比喻建立整体心智模型——为什么「数据和特征决定机器学习的上限，算法只是逼近这个上限」，特征工程到底在干哪四件事（清洗 / 构建 / 转换 / 选择提取），以及它在离线训练与在线服务两条链路里的不同形态。