大数据分析机器学习特征工程高级特征工程

高级特征工程在大数据分析和机器学习中扮演着关键角色。它涉及从原始数据中提取、转换和构建更有意义的特征，以提高模型性能。以下是一些高级特征工程步骤[^4]:

1. 特征选择（Feature Selection）[^5]:
- **基于相关性**：删除与目标变量高度相关的低信息特征。
- **基于统计检验**：如卡方检验或互信息。
- **标准化（Standardization）**：使所有特征具有相同的尺度，如Z-score标准化。
- **归一化（Normalization）**：将特征值映射到[0, 1]范围，如最小-最大规范化。

3. 特征编码（Feature Encoding）[^7]:
- **独热编码（One-Hot Encoding）**：非数值类别转为二进制向量。
- **标签编码（Label Encoding）**：将类别编码为连续整数。
- **二进制编码**：用于处理离散数值。

4. 特征衍生（Feature Engineering）[^8]:
- **时间序列特征**：如移动平均、滞后特征。
- **交互特征**：创建两个或更多特征的组合，如产品特征乘积。
- **文本特征**：词袋模型、TF-IDF等。

5. 处理缺失值（Handling Missing Values）[^9]:
- 删除含有大量缺失值的特征。
- 使用插补方法（如均值、中位数或模式填充）。

6. 特征降维（Dimensionality Reduction）[^10]:
- **主成分分析（PCA）**：降低维度并保留重要信息。
- **线性判别分析（LDA）**：在分类任务中减小维度。

高级特征工程需要结合具体问题和数据集的特点来定制，通常是一个迭代过程，可能需要多次试验和优化。