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模型应用在学习计算机互联网技术的时候是一个非常便捷的方法，而今天我们就通过案例分析来了解一下，机器学习模型应用都有哪些技巧。
1.缺失值处理
特征预测建模法：回到我刚才提到的关于年龄和健康评估分数的例子，我们可以建立年龄和健康评估得分之间的关系进行建模，然后使用这个模型来找出给定年龄的预期健康评估分数。这可以通过多种技术来实现，包括回归分析、方差分析等等。
K近邻填补法：使用K近邻填补法，缺失数据用另一个相似样本的值来填充，对于那些不知道的，就用距离函数(即欧几里得距离)来确定K近邻的相似度。
删除行：后，你可以删除该行。通常不建议这样做，但当你有大量的数据要处理时，这样的做法是可以接受的。
2.特征工程
将DateTime变量转换为一周中的某一天、一年中的某一个月等等。
为变量进行分桶操作。
组合多个特征和/或值来创建新特征。
3.特征选择
特征重要性法：一些算法，如随机森林或XGBoost，允许你确定哪些特征在预测目标变量的值时是“重要”的。通过快速创建其中的一个模型并进行特征重要性的处理，你将了解到哪些变量比其他变量更为有用。
降维法：作为常用的降维分析技术之一，主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)采用了大量的特征，并使用线性代数将它们约简到较少的特征。
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