你好，我是黄申，今天我来说说特征值的变换。

上一节我讲了如何在众多的特征中，选取更有价值的特征，以提升模型的效率。特征选择是特征工程中的重要步骤，但不是全部。今天，我来说说特征工程中的另一块内容，数值变换。也就是说，我们可以使用统计中的数据分布，对连续型的数值特征进行转换，让多个特征的结合更有效。具体怎么理解呢？我下面就来详细讲一讲。

为什么需要特征变换？

我们在很多机器学习算法中都会使用特征变换。我使用其中一种算法线性回归作为例子，来解释为什么要进行数值型特征的变换。

我们之前介绍的监督式学习会根据某个样本的一系列特征，最后判定它应该属于哪个分类，并给出一个离散的分类标签。除此之外，还有一类监督式学习算法，会根据一系列的特征输入，给出连续的预测值。

举个例子，房地产市场可以根据销售的历史数据，预估待售楼盘在未来的销售情况。如果只是预估卖得“好”还是“不好”，那么这个粒度明显就太粗了。如果我们能做到预估这些房屋的售价，那么这个事情就变得有价值了。想要达成这个预测目的的过程，就需要最基本的因变量连续回归分析。

因变量连续回归的训练和预测，和分类的相应流程大体类似，不过具体采用的技术有一些不同。它采用的是研究一个或多个随机变量 y1y1