特征工程：数据预处理与衍生技术详解

"数据分析第一期-19.pdf" 在数据分析领域，特征工程是至关重要的一个环节，它直接影响到模型的性能和预测准确性。本课程详细介绍了特征工程的多个方面，包括数据预处理、特征衍生、特征缩减等核心概念。 首先，数据预处理是特征工程的基础，它涉及到对原始数据的清洗和转化，确保数据的质量和可用性。在预处理阶段，可能需要处理缺失值、异常值、重复值等问题，并进行数据类型转换。对于图片数据，可能涉及图像增强或转化为可以输入模型的数字表示。对于时序数据，需要处理时间序列的特点，如提取时间周期性特征。 特征衍生是特征工程的核心，通过对原始数据进行转换和组合来创建新的、更具有预测能力的特征。课程中提到了单变量特征衍生，包括对连续数据的标准化（如z-score标准化、min-max缩放）和离散化（等距分箱、等频分箱）。对于离散数据，常见的处理方法有字典编码和独热编码。此外，还可以通过计算高阶多项式（如二次方至多次方）来增强特征表达能力，如使用`PolynomialFeatures`库进行操作。 双变量特征衍生涉及两个特征之间的交互，可以是简单的四则运算，或者根据特征的实际含义进行计算，如总金额=单价×个数。交叉组合是创建新特征的一种常见方式，特别是对于两个离散特征，可通过笛卡尔积生成所有可能的组合。另外，也可以使用多项式特征组合，如生成多项式特征矩阵。 分组统计特征衍生是基于数据的分组属性进行统计计算，例如计算每组的均值、中位数、标准差等。这适用于离散特征较多的情况，可以生成二阶特征，如个体与均值的差距（Gap）、上四分位数与下四分位数的差等。不过，需要注意的是，这种方法计算量大且可能导致信息的衰减。 多变量特征衍生扩展了特征组合的概念，例如通过交叉特征衍生，可以生成多个特征间的交互项。当有n个特征，每个特征有k个变量时，会有k^n种可能的组合。多变量分组特征衍生则涉及对多个keys进行groupby操作，但需注意粒度过细可能导致组内数据不足，失去统计意义。此外，可以利用多变量的多项式特征，如对𝑥1,𝑥2,𝑥3生成不同的组合形式。 时序特征衍生考虑了数据的时间顺序，如提取季度（dt.quarter）、周数（dt.weekofyear）、星期几（dt.dayofweek）等自然周期性特征，以及早晚时段、四季等类别特征，这些可以帮助模型捕捉时间序列中的模式。同时，可以进行二阶衍生，对时序类别进行分组分析。 最后，NLP特征衍生主要应用于文本数据，如计算词频、对分组进行词频求和，可以将文本数据转化为定量特征，类似CountVectorizer的过程。这种方法有助于模型理解和捕捉文本数据的语义信息。 特征工程是一门艺术与科学的结合，它要求数据科学家深入理解业务，灵活运用各种方法来提取数据的隐藏价值，从而提升模型的预测能力和解释性。