kaggle实战_2.特征工程，模型选择，交叉验证

区分特征类型：
如果是数值型：可以归一化,离散化，one-hot enconding(dummy coding) ,缺省值

对于文本型的数据的处理方法有（抽取特征）：n-gram，bag of words, TF-IDF。

TF-IDF不仅仅看哪些词出现了，还要看出现的词有多大的影响*

数据清洗过后要提取特征了，sklearn提供了preprocessing 和 feature extraction两个模块（modules）
preprocessing
feature extraction

待续…

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