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✅ 今日目标

• 熟悉分类与数值特征的处理方式
• 完成字段的编码、标准化与清洗准备
• 构建可用于模型训练的 DataFrame

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🧾 一、特征分类

我们将字段拆解为两类处理：

特征类型	字段	处理方法
分类变量	degree, university_type	One-Hot 编码（pandas 或 sklearn）
布尔变量	skill_python, skill_sql, skill_ml, pass_screening	可直接使用（或视为分类）
数值变量	work_years, project_count, project_desc_len	可标准化 / 归一化处理

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🧪 二、常见处理操作

1. 缺失值处理（当前数据无缺失）
2. One-Hot 编码：将 degree, university_type 转为哑变量
3. 数值标准化：对 project_desc_len、work_years 等做 StandardScaler
4. 目标值提取：pass_screening 为目标 y，其余为特征 X

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📌 重点工具/API

• pandas.get_dummies(df, columns=[...])
• sklearn.preprocessing.StandardScaler
• train_test_split()：训练测试集划分

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✏️ 今日练习任务

编写脚本 prepare_features.py 实现以下内容：

• 读取 resume_data.csv

• 对分类字段进行 one-hot 编码

• 对数值字段进行标准化

• 拆分训练/测试集

• 保存为新文件 processed_resume_data.csv

  # prepare_features.py - 特征工程与数据预处理脚本import pandas as pd
  from sklearn.model_selection import train_test_split
  from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据
  df = pd.read_csv("./data/resume_data.csv")# One-hot 编码分类字段
  df_encoded = pd.get_dummies(df, columns=["degree", "university_type"])# 分离标签与特征
  X = df_encoded.drop("pass_screening", axis=1)
  y = df_encoded["pass_screening"]# 数值字段标准化
  num_cols = ["work_years", "project_count", "project_desc_len"]
  scaler = StandardScaler()
  X[num_cols] = scaler.fit_transform(X[num_cols])# 拆分训练与测试集
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42
  )# 保存预处理结果
  X_train.to_csv("./data/processed_X_train.csv", index=False)
  X_test.to_csv("./data/processed_X_test.csv", index=False)
  y_train.to_csv("./data/processed_y_train.csv", index=False)
  y_test.to_csv("./data/processed_y_test.csv", index=False)print("✅ 特征处理完毕，数据已保存。")