使用 SimpleImputer 处理缺失值使用 StandardScaler 或 MinMaxScaler 对数值特征进行标准化/归一化使用 OneHotEncoder 或 OrdinalEncoder 对分类变量进行编码应用 SelectKBest, RFECV (递归特征消除与交叉验证) 或基于模型的特征重要性（如来自 RandomForest 的 feature_importances_）来选择最相关的特征，以降低过拟合风险并提高模型可解释性使用 Pipeline 对象将预处理步骤和估计器（模型）链接成一个单一对象。这避免了数据泄露，并简化了代码。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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