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特征工程

特征使用方案

确定需要的数据

需要相关业务知识和领域知识，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量

可用性评估

获取难度、覆盖率、准确率

特征获取方案

获取方式

系统或日志里的数据
需要网上爬取的数据

存储方式

文本格式、CSV格式、关系表、键值对
数据库的选择：关系数据库（MySql，Oracle），Nosql数据库（mongoDB，Redis）

特征处理

数据清洗

异常处理
数据采样

预处理

单个特征

归一化
离散化
Dummy Coding
缺失值处理
数据变换
log
指数
Box-Cox

特征降维

特征抽取
PCA
LDA
LLE
拉普拉斯映射
特征选择
Filter
Wapper
Embedded

特征组合

对特征进行加工，生成线性、非线性组合，提高模型表现

特征监控

特征有效性分析

特征重要性，权重

特征监控

防止特征质量下降，影响模型效果

Reference

使用sklearn做单机特征工程

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