7当某一列的数值差距比较大时,一般需要进行()操作来减少预测误差A. 特征选择B. 特征离散C. 主成分分析D. 特征组合A()BC

考查要点：本题主要考查对特征工程中不同方法应用场景的理解，特别是如何处理数值差距较大的特征以减少预测误差。

解题核心思路：
当某一列的数值范围差异显著时，直接使用这些特征可能会影响模型性能（如梯度下降优化困难、模型对特征敏感度不均等）。此时需要通过特征离散化将连续值转换为离散区间，从而降低数值差距对模型的影响。

破题关键点：

• 特征离散化的核心作用是减少数值范围差异，使模型更关注数据分布规律而非绝对值差异。
• 其他选项（如主成分分析、特征组合）主要解决维度或特征相关性问题，与数值范围差距关联较弱。

特征离散化是将连续型特征划分为有限个离散区间或类别。例如，将“年龄”分为“0-18岁、19-60岁、60岁以上”。这种处理方式的优势在于：

1. 消除数值范围差异：将不同量级的特征统一为离散形式，避免某些特征因数值过大主导模型。
2. 提升模型鲁棒性：离散化后模型更关注数据分布的相对关系，而非绝对值差异，从而降低预测误差。

选项分析：

• A. 特征选择：用于筛选重要特征，与数值范围无关。
• C. 主成分分析：用于降维，解决特征冗余和共线性问题。
• D. 特征组合：通过组合特征创造新特征，不直接处理数值差距。