作者：王茂霖，华中科技大学，Datawhale成员来源：Datawhale本文多图，建议阅读10+分钟本文作者与你分享数据挖掘的三把利器。

内容概括

数据挖掘提分三板斧：

1. 金斧-数据清洗和特征工程

2. 银斧-模型参数调节

3. 铜斧-模型集成

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视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1MU4y1h75G

Part 1 数据清洗和特征工程

一、关于数据清洗

1.缺失值处理：

2.异常值处理：

3.数据分桶：

4.数据标准化：在不同的问题中，标准化的意义不同

• 在回归预测中，标准化是为了让特征值有均等的权重；

• 在训练神经网络的过程中，通过将数据标准化，能够加速权重参数的收敛；

• 主成分分析中，需要对数据进行标准化处理；默认指标间权重相等，不考虑指标间差异和相互影响。

数据清洗的示例：

二、关于特征工程

1.特征构造：

2.特征选择：

特征工程的示例：

Part 2 模型参数调节

一、关于建模调参

1. 理解模型

2. 性能验证

3. 模型调参

Part 3 模型集成

一、关于模型集成

1. 加权融合

2. Boosting/Bagging

3. Stacking/Blending

模型集成示例：

本文作者

王茂霖，Datawhale重要贡献成员，Datawhale&天池数据挖掘学习赛开源内容发起人，全网阅读超10w。

参赛30余次，获得BCIC-数字中国创新创业大赛亚军，全球城市计算AI挑战赛，Alibaba Cloud German AI Challenge等多项Top10。

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编辑：黄继彦

校对：王欣