建模与调参

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数据挖掘 模型调参.png

总结：
特征预处理是数据预处理过程的重要步骤，是对数据的一个的标准的处理，几乎所有的数据处理过程都会涉及该步骤。

由于树模型（Random Forest、GBDT、xgboost等）对特征数值幅度不敏感，可以不进行无量纲化和统计变换处理；

同时，由于树模型依赖于样本距离来进行学习，所以也可以不进行类别特征编码（但字符型特征不能直接作为输入，所以需要至少要进行标签编码）。

依赖样本距离来学习的模型（如线性回归、SVM、深度学习等）

对于数值型特征需要进行无量纲化处理；

对于一些长尾分布的数据特征，可以做统计变换，使得模型能更好优化；

对于线性模型，特征分箱可以提升模型表达能力；

对数值型特征进行特征分箱可以让模型对异常数据有很强的鲁棒性，模型也会更稳定。

另外，分箱后需要进行特征编码。