特征工程

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，

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。

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，

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

SMOTE 代码演示了创建新特征、检测异常值、处理不平衡数据和估算缺失值的先进特征工程技术。 使用 SMOTE 重新采样不平衡数据 使用深度特征合成创建新特征 使用迭代输入器和 CatBoost 处理缺失值 使用 IsolationForest 进行异常值检测

如果你在做主成分（PCA）方面的工作，是需要筛选特征值因子时，特征值因子的筛选方法可以说是挺实用的。简单来说，就是在对特征值按大小排序后，删除掉那些占比小的特征值，通常是总和的 15%以下。这样做的好处是，剩下的特征值累积贡献率超过 85%，还能保证主成分对原始变量有足够的解释力。值得注意的是，这个比例不一定是硬性规定，更多时候是一个经验值。不过，如果你还需要进一步精确，像相关系数的平方和也能你选择合适的主成分。这里没有过多展开，但相关方法还是有多成熟的理论和实践。，这个步骤对数据降维、数据清洗时都挺有的。对于其他类似的应用，建议先做个初步筛选，再决定是否进一步细化。

本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程，特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别，如年龄、消费频率等，不仅降低了数据复杂性，还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱，如四分位数等，这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征，以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。