特征工程的方法和步骤

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

0.示意图

原图

1.特征类别

1.1.类别特征

• one-hot encoding
• hash encoding
• label encoding
• count encoding
• label-count encoding
• target encoding
• category embedding
• Nan encoding
• polynomial encoding
• expansion encoding
• consolidation encoding

1.2.数值特征

• rounding
• binning
• scaling
• imputation
• interactions
• no linear encoding
• row statistics

1.3.时间特征

1.4.空间特征

1.5.自然语言处理

1.6.深度学习/神经网络

1.7.图特征

1.7.Leakage

1.8.统计聚合

1.9.自动化特征工程

2.数据预处理

利用Sklearn的preprocessing库。

2.1.无量纲化方法

• 标准化：转换成标准正态分布$x^{\prime }=\frac{x-\overline{X}}{S}$

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

• 区间缩放法：
  如：$x^{\prime }=\frac{x-mi}{max-min}$