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

考查要点：本题主要考查对特征工程中不同处理方法的理解，特别是针对数值差距较大的特征如何选择合适的方法来减少预测误差。

解题核心思路：
当某一列数据的数值范围差异显著时，直接使用可能会影响模型性能。此时需要通过特征离散（将连续值转换为离散类别）来缩小数值差异，降低极端值的影响，从而提升模型预测精度。

关键点：

• 特征离散通过分桶等方法将连续值离散化，减少数值差距带来的干扰。
• 其他选项（如特征选择、主成分分析、特征组合）的作用与处理数值范围差异无关。

特征离散的作用：

1. 减少数值范围影响：将连续值划分为有限区间，避免单个特征因数值过大或过小主导模型。
2. 提升模型效果：某些模型（如决策树）对离散特征更敏感，离散化后能更好地捕捉数据规律。
3. 处理非线性关系：离散化后可显式表达特征的非线性分布，帮助模型建模。

错误选项分析：

• A. 特征选择：仅筛选重要特征，无法直接解决数值差距大的问题。
• C. 主成分分析：用于降维，改变特征表示形式，但不直接处理单个特征的数值范围。
• D. 特征组合：通过组合特征创造新特征，与数值范围问题无关。