特征工程中的分位数（Quantile）处理：大规模数据下的近似算法与实现 大家好，今天我们来聊聊特征工程中一个非常重要且常见的技术：分位数处理，以及在大规模数据场景下的近似算法与实现。分位数在数据分析和特征工程中扮演着关键角色，能够帮助我们理解数据的分布情况，识别异常值，并构建更有价值的特征。但当数据量达到TB甚至PB级别时，精确计算分位数变得非常耗时，甚至不可行。因此，我们需要借助近似算法来高效地估计分位数。 1. 分位数的基本概念与应用 分位数是指将数据集分成相等大小的若干份的数值点。例如，四分位数将数据分成四等份，百分位数将数据分成一百等份。常用的分位数包括： 最小值 (Minimum): 0% 分位数 下四分位数 (Q1, First Quartile): 25% 分位数 中位数 (Median, Q2, Second Quartile): 50% 分位数 上四分位数 (Q3, Third Quartile): 75% 分位数 最大值 (Maximum): 100% 分位数 分位数在特征工程中的应用非常广泛： 异常值检测： 通过比较数据点与分位数之间的距离，可以识别潜在的异常值 …