先对 volunteer 数据集做一次探索性查看。
volunteer
以下哪些列适合进行特征工程处理？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章将带您明确什么是数据预处理。您将完成预处理的起步工作，包括探索数据类型以及处理缺失数据。
本章将系统讲解数据标准化。很多模型会对特征的分布或尺度作出假设。标准化可以让数据更符合这些假设，从而提升算法性能。
本章将带您学习特征工程。您将探索如何基于数据集中已有特征，构造出更有用的新特征。您还将学习如何对数值特征与文本特征进行编码、聚合与信息提取。
当前练习
本章将介绍多种从数据集中筛选最重要特征的方法。您将学习如何删除冗余特征、处理文本向量，并使用主成分分析（PCA）来减少特征数量。
现在您已经掌握了预处理的核心方法，将把这些技术应用到一个记录 UFO 目击信息的数据集上。
