特征工程与建模

使用Adult 数据集来如何通过特征工程在复杂的现实世界中建模真的挺有趣的。你可以借助转换器提取特征，快速提升模型的准确性，是当你面临类似分类任务时。它的特征包括年龄、教育、婚姻状态等，这些都能好地反映现实中的各类模式。对于想深入了解数据预和特征提取的同学来说，Adult 数据集无疑是一个好的入门工具。你可以用它去尝试不同的机器学习算法，看看哪种最能优化你的结果。哦，如果你有兴趣，下面这些相关资源也不错，你扩展对数据集的理解。比如你可以看看iris 数据集，它也挺适合进行数据挖掘实验的。在进行建模时，不要忘了数据质量对最终效果的影响。使用Adult 数据集时，你会发现一些预步骤能够大大提升模型

掌握特征工程的基础知识与应用技巧，提升机器学习模型性能。

高级特征工程的进阶玩法讲得挺细，尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解，思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数，还能按 KNN 找邻居做交互特征，这些操作在比赛和业务里都挺常用的。 文档里提到的自动特征生成这块，也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具，但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库，适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。 矩阵分解也讲到了，主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”，这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的，不能乱用。 整体阅读感受还不错，语言不绕，

ANSYS Workbench 的工程实例教程，模型求解步骤写得挺细，尤其适合你要快速上手仿真项目的时候翻一翻。管道运输优化的建模方式也比较典型，像供应链那类题目，用它练练手刚刚好。 运输成本矩阵的构建思路还不错，把铁路网络转成赋权图，再套个最短路径算法就能搞定。你只要理解了图 14 的结构，后面ijc的求解就挺顺的。 模型里用到的几个变量也直观，比如is是钢厂的供货量，ijc是运输和订购费用，xij是运输量——看起来复杂，其实就是线性规划的一套套路。 你要是做结构仿真或者供应调度的建模，这份工程文档值得一读。配图清楚，推导也不绕嘴。建议搭配这篇灾变预测案例一起看，更容易串起来。 哦对了，链接

化繁为简：特征工程轻松上手 无需复杂操作，简单几步，轻松处理数据，实现高效特征工程。

这本书籍非常适合初学者，涵盖了特征预处理的重要内容。

Datawhale 的特征工程打卡内容，思路清晰还挺实用。尤其是对特征的取舍总结，像seller、offertype这些干扰项直接剔除，干脆利落。数字特征和类别特征也都分好了，想上手建模的你可以直接用这套模板试水。

如果你正在进行电费敏感数据，那这份资源绝对值得一看。这篇文章了如何电费数据，是在数据筛选和特征工程上，挺实用的。，文章详细了如何读取和加载数据，包括用 pandas 文件，如何给数据加入标签，保留工单记录等等。，还了如何离散数据，进行编码，并且如何时间数据、城市编码等。，文章还深入探讨了如何构建统计特征，真的适合做数据预和特征工程的初学者以及进阶者。哦，对了，这些数据时，你会学到一些用 numpy 和 pandas 编程的小技巧，超级有用。，这份指南虽然内容不算多，但每一部分都实用，拿来直接套用或者参考都挺合适的。如果你想要更深入了解特征工程和数据，也可以参考一些相关文章，像是 Spark 特

功能工程的小技巧合集，用起来真的是挺方便的！每一期聚焦一个点，讲得也比较细，适合你想在模型效果上更进一步的时候翻一翻，灵感立马就来了。作者阿 Sam 分享的内容，都是实战中总结出来的，感觉蛮接地气。比如刚开头讲到的特征无量纲化，不绕弯子，直接甩你三种常用方法和对应的包名，试一试就能上手。 内容已经更新到第 28 期了，按专题打包，阅读起来顺。像离散化、数据挖掘这些也都有覆盖，思路清晰，而且文中还贴了数据集链接，能直接用着练手，这点我觉得还挺实用的。 如果你在做模型调优，或者平时对特征工程这块感觉没那么熟，那真的建议你关注下《SAMshare》公众号，和作者直接交流也方便。有时候灵光一闪的点子，

优化模型的拍卖算法，真的挺有意思。用0/1 变量表示物品是否分配，这种方式对搞过背包问题的你来说，应该不陌生吧？约束部分也比较清晰，一边控制物品数量，一边限制投标人能拿多少，逻辑蛮顺的。 这类组合优化问题，在用ANSYS Workbench搞结构仿真时，还挺有用的。尤其是当你想优化零件形状或者布局的时候，建模思路跟这个拍卖问题差不多。中间商利润最大化？你也可以想象成结构性能最优。 另外，不少朋友对约束条件总是搞混，下面这些文章讲得还不错，建议你收藏一下。比如《MYSQL 数据库约束条件详解及实例教程》，虽然是数据库的，但概念相通，理解建模逻辑会轻松多。 ，如果你平时搞参数优化、拍卖建模或者用A