在机器学习的广阔领域中，数据预处理是构建高效、准确模型的关键基石。其中，PCA（主成分分析）降维与特征工程作为数据预处理的核心环节，对于提升模型性能、降低计算复杂度以及增强模型可解释性起着至关重要的作用。本文将围绕机器学习作业班中PCA降维与特征工程的实战应用展开探讨，帮助读者深入理解这两个重要概念及其在实际项目中的运用。 PCA降维：揭示数据本质的钥匙 PCA降维的基本原理 PCA是一种无监督的线性降维方法，其核心思想是通过正交变换将原始数据投影到一组新的正交坐标轴上，这些坐标轴被称为主成分。