特征工程课程论文怎么写

特征工程是机器学习和数据分析中至关重要的步骤，它涉及将原始数据转化为可理解、可分析和可解释的格式。以下是撰写特征工程课程论文的基本步骤和要点：

1. 选题

兴趣与知识结合：选择一个你感兴趣且有一定基础知识的方向。

现实问题与工程应用结合：关注当前行业中面临的热点问题，并考虑实际应用。

可行性：确保选题在时间和资源上是可行的。

2. 文献综述

全面性与针对性：收集与选题相关的文献，包括国内外研究动态。

批判性思维：进行批判性分析，找出研究中的不足，并指出未来研究方向。

3. 特征工程概述

定义与重要性：解释特征工程是什么，为什么它对机器学习很重要。

特征工程解决的问题：阐述特征工程解决了哪些问题。

4. 特征工程方法

数值型数据：介绍数值型数据的特征工程方法，如标准化、归一化。

分类型数据：讲解分类型数据的编码方法，如独热编码。