常用的特征處理方法
對於機器學習模型，我們把他們分成基於樹的模型和非基於樹的模型，因為在處理他們的特征需要不同的方法。
1.數值型特征
如果一個特征的值特別大的話，那麽會使得其在非樹模型上占有很大的比例，所以我們通常對其做歸一化處理。
Outliers：不管是對特征還是標簽，異常數據對模型的魯棒性都會帶來較大的打擊，所以常用取數據的99%來去除異常數據。
rank：在處理outlier的時候可以把數值型轉化成rank排序特征，這樣異常值和普通值之間的差距就不會那麽大，在排序時要註意訓練集與測試集之間的rank連接（對此，可以先把train和test連在一起再做rank排序）。
log transform和sqrt：這兩種方法都可以把太大的值轉化到均值附近，降低異常值帶來的影響。
常用的特征處理方法
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