特征工程：时间序列聚合策略

"特征工程是数据分析和机器学习过程中的关键步骤，它涉及到对原始数据的转换、清洗和增强，以创建更有用的特征，从而提高模型的预测性能。本资源聚焦于模型构建中的特征工程实践，特别是围绕时间序列数据的特征聚合方法。" 在特征工程中，特征聚合是一种常用的技术，它通过对单个特征在不同时间点的值进行聚合运算，以创建新的、更有信息量的特征。特别是在信用评分、用户行为分析等场景中，时间序列的特征聚合能够捕获数据随时间的变化趋势，帮助模型理解动态的行为模式。 例如，考虑一个信用卡用户的额度使用情况，我们可以计算用户在申请前不同时间段的额度使用率，如ft1、ft2、ft3等，这些新特征可以反映用户在近期的消费习惯和信用状况。接着，可以设计一系列基于时间窗口的函数来进一步丰富特征： 1) 计算最近p个月特征值大于0的月份数：这可以衡量用户在最近一段时间内的活跃度。 2) 计算最近p个月特征值等于0的月份数：这可能表示用户的不活动或信用暂停。 3) 检查最近p个月特征值大于0的月份数是否大于等于1：用于确定用户至少有一次正向活动。 4) 计算最近p个月特征的均值：这提供了特征的平均值，反映了稳定状态。 5) 计算最近p个月特征的和：可以理解为这段时间内特征的总和。 6) 最近（2，p+1）个月特征的和：考虑了数据的波动性，从倒数第二个月开始统计。 7-9) 分别计算最大值、最小值以及最近一次特征值变化到当前的月份数：这些提供了特征的极值和变化频率信息。 10-11) 计算特征值为0的最近变化点到当前的月份数：分析用户行为的转变。 12-13) 将当月特征值与最近p个月的均值或最小值相比：揭示相对于历史表现的异动。 14-15) 计算每两个月间的增长量和减少量的最大值：捕捉快速上升或下降的趋势。 16) 计算标准差：衡量特征值的分散程度。 17-19) 计算与最近p个月的均值、最小值和最大值之差：了解特征值相对于历史的偏离。 20) ... (其余的特征构造方法以此类推) 这些操作可以用Python实现，并且适用于大规模特征的自动化处理。通过组合不同的聚合函数和时间窗口，可以创建大量丰富的特征，有助于模型捕获更多复杂的模式，提升模型的预测能力。在实际应用中，特征工程师需要根据业务需求和数据特性选择合适的特征聚合方法，同时，通过特征选择和模型验证来优化特征集，以达到最佳的模型性能。