特征工程方法总结

方法有以下这些

 

首先看数据有没有重复值、缺失值情况

离散：独热

连续变量：离散化（也成为分箱）

作用：1.消除异常值影响

2.引入非线性因素，提升模型表现能力

3.缺点是会损失一些信息

 

怎么分：

1.根据业务指标分（比如>10000是高收入人群）

2.固定方法（等宽、等频、聚类、有监督）等宽就是没类数值区间长度一样

等频就是每个里面样本个数一致

 

一个矛盾点：等宽会受异常值影响，等频则完全忽略异常值影响，要兼顾则用聚类分箱，公认效果好（因为它会把异常值单独分成一类）

 

 

 

特征衍生：

1.分组统计法（即a特征根据b特征的不同取值求统计值，注意b特征得是离散的，且取值要多些。离散变量不要只用离散统计值。统计值结果可以和变量再做四则运算衍生）

 

2.时序特征：

先处理成datetime格式，然后用函数提取

a.提取其年月日为特征

b.季度特征，是否在周末等，周几

c.和关键时间点的差值

为什么有用：同一组内的用户表现出类似的特效，方便预测

如何做衍生：考虑自然周期和业务周期

 

 

特征筛选：

1.方差分析法：

 

step1:提出两个相反的假设（两个群体的xx指标是否有差异）

step2:判断两个群体是否分部一致，转换为和整体分布是否一致，看统计量是否一致

step3:设计统计量（算出ssb和sse然后用F检验）

step4:计算F后查表看是否接受

 

注意，方差分析只是用到了F检验。方差分析能够同时检验多个样本，而t检验只能检验两个样本

 

2.RFE方法：（递归消除法）

计算特征重要度，每次删除最低的几个，循环计算

存在的问题：模型会过拟合且输出结果随机

解决方法：用一个已经训练好的模型去筛选（在全量样本上先训练一个），每轮筛选都训练一个新的，效果也会提升

注意：方差分析等一般用于指标初筛，RFE用于精筛

进一步优化：交叉验证

 

 

 

缺失值处理：

首先，要当心有些0就是缺失值，不一定是none或者np.nan

具体思路图如上

为什么要处理缺失值：

1.异常值可能有额外信息

2.有些算法不会自动填补缺失值，有些算法在sklearn里面不能填补

 

一.分层均值：先聚类，再按层的均值填补

热平台法：以点估点，用其他有值的类似点估计这个点（分为最近邻（用聚类求）、序贯（计算相关性后看）、随机）

 

二.模型法：KNN、决策树、随机森林、SVM，把缺失列作为目标列，没有缺失的作为训练集，缺失的作为测试集

 

当有多列都有缺失值时如何处理

整体思路：

 

三.多重插补

目前效果最好的是miceforest法：比如有三列有缺失值，先都随机填，然后用完整的bc列预测a列，再用ab列预测c，不断循环直到值不太变

 

 

以上讲了三种方法，那么如何选择呢？

这里的效率指运算效率