https://plumephp.com/tags/%E9%98%B2%E6%B3%84%E6%BC%8F/Recent content in 防泄漏 on PlumePHPHugozh-CNWed, 30 Sep 2026 10:00:00 +0800https://plumephp.com/ml-pipelines-feature-selection/Wed, 30 Sep 2026 10:00:00 +0800https://plumephp.com/ml-pipelines-feature-selection/<h2 id="引言">引言</h2> <p>真实项目的数据是「脏的、异构的」：数值列要缩放、类别列要编码、缺失值要填充，然后才能训练。把这些步骤串成<strong>可复用的 Pipeline</strong>，并从中<strong>选出真正有用的特征</strong>，是机器学习从「单机实验」走向「工程落地」的分水岭。本文覆盖 sklearn 的 Pipeline 与 ColumnTransformer 用法、三大类特征选择方法（过滤/包裹/嵌入）、RFE 递归消除与正则化选特征，以及最关键的<strong>防泄漏纪律</strong>。</p>