在数据科学领域，特征工程是模型成功的关键之一。利用Python中的`sklearn`库，我们可以轻松实现高效的单机特征工程。首先，确保安装了`scikit-learn`库，可以通过`pip install -U scikit-learn`完成安装。接着，加载数据集并进行初步清洗，比如处理缺失值和异常值（🔧）。然后，选择合适的特征处理方法，如标准化（Normalization）或归一化（Standardization），可以使用`sklearn.preprocessing`模块中的工具，例如`StandardScaler()`或`MinMaxScaler()`（📊）。此外，特征选择也非常重要，通过`SelectKBest`或`PCA`降维技术，可以有效提升模型性能（🔍）。最后，别忘了对处理后的特征进行可视化分析，帮助理解数据分布（📈）。借助这些强大的工具，即使是单机环境也能高效完成复杂的特征工程任务！💪