特征工程_特征工程的目的：

本文目录一览：

• 1、特征工程-业界常用特征介绍
• 2、特征工程
• 3、特征工程总结
• 4、特征工程的两种结果
• 5、特征工程的方法及其说明

特征工程-业界常用特征介绍

1、用户序列特征结合Transformer可捕捉长期兴趣演变；交叉特征能显式建模用户-item关系，提升推荐可解释性；统计特征通过分粒度聚合（如时间、用户组）增强泛化能力。实际场景中需结合存储成本、计算效率与模型效果进行权衡，例如Hash分桶降低ID Embedding维度，或选择Sum Pooling替代复杂模型以加速线上服务。

2、特征工程的分类Raw特征（原始特征）：直接从数据中提取的未经处理的特征，如用户年龄、商品价格等。衍生特征：基于原始特征通过计算或转换生成的新特征，例如：统计特征：用户近7天购买次数。交互特征：用户年龄与商品类别的交叉特征。时间特征：用户行为发生的时间段（如工作日/周末）。

3、时间序列特征：分离时间维度，与位置特征结合。如将交易时间与交易地点进行组合，生成时空特征。连续特征：标准化、归一化、离散化。如对收入进行离散化处理，生成收入等级特征。离散特征：哑编码或平均数编码。如对性别进行哑编码，生成0-1特征。

4、简介：趋势特征是基于时间序列数据中的趋势信息构造的特征。这些特征能够反映数据随时间的变化趋势，如经济增长趋势、购买力变化趋势等。应用：在经济预测、市场分析等场景中，趋势特征是非常重要的。

特征工程

特征工程是围绕特征展开的工程特征工程，旨在通过优化特征提升机器学习模型性能，其核心目标是生成“better feature”，即通过更优质的特征表达数据，突破模型性能上限，使简单模型或非最优参数下仍能获得良好效果。特征工程的重要性数据与特征决定上限特征工程：业界普遍认为“数据和特征决定特征工程了机器学习的上限，而算法仅用于逼近这一上限”。

特征工程是通过专业知识和技巧处理数据，以提升特征在机器学习算法中作用的过程，涵盖数据预处理、特征构建和筛选等环节，对模型性能具有决定性影响。 以下是具体内容：定义与重要性：特征工程旨在优化数据特征，使其更适配机器学习模型。

特征工程是机器学习中利用数据创建新变量、优化数据表示以提升模型性能的关键方法，涵盖数据清理、转换、提取、选择及迭代优化等步骤，适用于监督与无监督学习。核心定义与目标特征工程通过转换或生成新特征，使原始数据更适配模型训练需求。

特征工程是机器学习流程中最关键的一步，它使用领域知识从原始数据中提取有意义特征，是原始数据和有效机器学习模型之间的桥梁。强大的特征工程可以显著提高模型性能、降低计算复杂性、增强模型可解释性、创建更强大的模型，并减少训练所需的数据量。

特征工程总结

1、本文总结了特征工程的三大方法论，旨在提供一个全面且实用的指导框架，以提升模型预测性能。然而，要达到顶尖的数据科学家的水平，可能还需探索更多的特征工程构造逻辑或进一步优化现有的方法论。通过反思和持续学习，结合其他专家的开源实践，可以不断改进特征工程策略，实现模型性能的持续提升。

2、总结特征工程是机器学习流程中“点石成金”的环节，其目标是通过系统化方法优化特征质量，从而释放模型潜力。从缺失值处理到复杂特征组合，从统计筛选到深度学习融合，特征工程的每一步都需结合数据特性和业务需求灵活调整。掌握特征工程的核心方法，如同为模型注入“五行之力”，使其在复杂问题中游刃有余。

3、吴恩达机器学习课程笔记（二）主要涵盖了特征工程、NumPy操作、Python编程技巧、逻辑回归及其损失函数等核心内容。以下是对这些要点的详细总结：特征工程特征工程是机器学习中至关重要的一环，它涉及从原始数据中提取、选择和转换特征，以构建更有效的模型。

特征工程的两种结果

特征工程的两种结果主要体现在提升模型性能和优化数据表达与适配性上，具体如下： 提升模型性能特征工程通过优化数据特征，直接改善模型的预测能力。

特征选择、特征构造与特征提取：在设备智能运维领域，主要采用特征提取与特征构造两种方式。

人工智能处理数据主要通过特征学习与特征工程两种方式。 特征学习： 定义：特征学习是模型自主从数据中自动抽取特征或表示的过程。 示例：深度学习是一种典型的特征学习方法，它通过多层网络的学习过程，从数据中自动抽取有效特征。这些特征从低阶到高阶逐渐抽象化，最终用于分类或预测。

特征工程的方法及其说明

方法说明：对于类别型属性，最常用的处理方式是将每个类别属性转换成二元属性（独热编码）。这样可以避免将类别属性转换成标量值可能带来的误导。示例：颜色属性{红，绿，蓝}可以转换成三个二元属性，每个属性取值为0或1。注意事项：将类别属性转换成标量值仅在只有两个类别且不需要排序的情况下才适用。

特征衍生方法：包括业务逻辑构造、特征交叉、类别特征处理等。实际中，需将大量时间用于理解底层数据，基于业务知识进行有创意的特征构造。特征筛选的作用、目的及要求：特征筛选旨在简化模型、缩短训练时间、避免过拟合。选出的特征应具有区分能力、可解释性、稳定性和良好的覆盖率。

特征选择是特征工程的核心环节，旨在从原始特征中筛选出对模型预测最有价值的特征子集，其方法可分为过滤法、包装法和嵌入法三类，同时需结合业务理解与高级特征构造优化模型性能。特征选择的来源与目标特征来源分为两类：业务已整理特征：需从成百上千的候选特征中筛选出与问题相关的特征。

特征工程（上）—特征选择 特征选择是指在全部的特征中，挑选出对最终的机器学习任务有用的特征。这一过程对于提高模型的性能和减少计算复杂度至关重要。特征选择的方法主要分为基于统计量的选择和基于模型的选择。