特征编码——机器学习入门指南
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简介：
《特征编码——机器学习入门指南》是一本面向初学者的教程书籍，系统介绍如何进行有效的特征选择与编码以提高机器学习模型性能。适合对数据科学感兴趣的读者阅读。
数值特征的处理通常涉及离散值处理方法。
对于新获取的数据集，会遇到计算机无法直接识别的信息类型，这些需要进行适当的转换或编码以便于后续分析使用。
例如，在Python中可以利用`LabelEncoder`对数据中的分类变量（如文本形式）进行编码。这里是一个简单的示例：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载数据集
vg_df = pd.read_csv(datasetsvgsales.csv, encoding=ISO-8859-1)
# 查看部分列的数据情况
print(vg_df[[Name, Platform, Year, Genre, Publisher]].head())
# 提取某个特征的离散值数据（此处代码未完成，应使用np.unique函数来获取某一特定特征的所有不同类别）
genres = np.unique(vg_df[Genre])
```
这段示例展示了如何读入一个游戏销售相关数据集，并展示前几行中几个关键列的信息。此外还尝试提取了“类型”一栏的离散值，以便进一步分析或处理这些分类变量。
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