文件名称：特征工程.ipynb
文件大小：132KB
文件格式：IPYNB
更新时间：2023-04-18 14:42:02
数据挖掘
异常处理： 通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值； BOX-COX 转换（处理有偏分布）； 长尾截断； 特征归一化/标准化： 标准化（转换为标准正态分布）； 归一化（抓换到 [0,1] 区间）； 针对幂律分布，可以取log 数据分桶： 等频分桶； 等距分桶； Best-KS 分桶（类似利用基尼指数进行二分类）； 卡方分桶； 缺失值处理： 不处理（针对类似 XGBoost 等树模型）； 删除（缺失数据太多）； 插值补全，包括均值/中位数/众数/建模预测/多重插补/压缩感知补全/矩阵补全等； 分箱，缺失值一个箱； 特征构造： 构造统计量特征，报告计数、求和、比例、标准差等； 时间特征，包括相对时间和绝对时间，节假日，双休日等； 地理信息，包括分箱，分布编码等方法； 非线性变换，包括 log/ 平方/ 根号等； 特征组合，特征交叉； 仁者见仁，智者见智。 特征筛选 过滤式（filter）：先对数据进行特征选择，然后在训练学习器，常见的方法有 Relief/方差选择发/相关系数法/卡方检验法/互信息法； 包裹式（wrapper）：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有 LVM（Las Vegas Wrapper） ； 嵌入式（embedding）：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有 lasso 回归； 降维 PCA/ LDA/ ICA； 特征选择也是一种降维。