（一）
特征工程需要根据实际的业务场景进行处理
---数据与特征处理
1. 数据选择/清洗/采样
2. 数值型/类别型/日期型/文本型特征处理
3. 组合特征处理
---特征选择
1. Filter/Wrapper/Embedded 三种特征选择方式及开发包/案例
特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息
特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程
意义：
更好的特征意味着更强的灵活度
更好的特征意味着只需要用简单的模型
更好的特征意味着更好的结果
真正在互联网公司进行开发的人，在做
1. 跑数据，各种map-reduce，hive SQL，数据仓库搬砖
2. 数据清洗
3. 分析业务，分析case，找特征
4. 应用在常见的机器学习算法上
特征工程在特征工业界的作用
能够有效提高AUC
更高效的特征，能够获得更精准的结果
---1. 数据采集（思考哪些数据对最后的预测结果有帮助）
举例：现在要做预测用户对商品下单情况，或者做商品推荐，那么我们需要采集什么信息？
从三个维度：商家的，商品的，用户的
商家（商家评分，评论数据：发货速度，开业时间，服务态度）
商品（购买量、点击量、加入购物车、商品固有属性）
用户（历史性：以前购买最高价，最低价、喜欢什么材质、消费能力
上下文信息：停留时间）
----2. 数据格式化
确定存储格式
1. 按时间存储（年月日、时间戳、第几天）
2. 单个动作记录/一天行为集合
大多数情况需要关联很多的hive表和hdfs文件夹，所以要用到很多的map-reduce
----3. 数据清洗
去掉脏数据
举例：
简单：身高高于3米+ | 一个月买脸盆墩布买了10w的人 | 5,6w买发卡
组合或者统计属性判定：
1）号称在米国却ip一直都是大陆的新闻阅读用户
2）判定一个人是否会买篮球鞋，样本中女性用户占比85%
补齐可对应的缺省值
1）不可信样本丢掉，缺省值极多的字段考虑不用（比如contry，contrycode）
---4. 数据采样
很多情况下，正负样本是不均衡的
1）电商的用户点/买过的商品和没有行为的商品
2）某些疾病的患者和健康人
大多数的模型对正负样本的比例是敏感的（比如LR）
随机采样和分层抽样
正负样本不平衡的处理办法
1. 正样本>>负样本，且量都很大 -->downSampling（下采样，从正样本中抽取和负样本差不多1:1的情况）
2. 正样本 >>负样本，量不大
1）采集更多数据
2） 上采样/oversampling（比如图像识别中的镜像和旋转）造一些负样本
3） 修改损失函数（给负样本大一些权重）
（二）
特征处理：
1. 数值型
2. 类别型
3. 时间类
4. 文本型
5. 统计型
6. 组合特征
---1. 数值型
--------幅度调整/归一化（年龄、销售量）
--------统计值max、min、mean、std（波动情况，方差）（最高最低消费---消费能力）
--------离散化（price分段 pd.cut）柱状分布 | 直方图统计 | 不一定均匀切分| 可能在密度高的地方进行频次 切分
--------Hash分桶
--------每个类别下对应的变量统计值histogram（分布状况）
---------数值型-->类别型
python-pandas数据处理包
---2. 类别型
-----1. one-hot编码
------2. 哑编码
------3. Hash与聚类处理
小技巧：统计每个类别变量下各个target比例，转成数值型
histogram映射
比如第一个特征性别，首先看target（爱好）的取值空间{足球、散步、看电视剧}，总共有三个男生，有两个喜欢足球
足球 散步 看电视剧
男[2/3，1/3，0] 意义：有这么一个群体叫做男，有2/3喜欢足球，有1/3喜欢散步，没有人喜欢看电视剧。【可以看作自己添加的维度】
好处：把target和特征的后验概率联系起来
---3.时间型(电商里用的频繁)
时间型既可以看作是连续值也可以看作是离散值
------1）连续值：持续时间（单页浏览时长->喜好程度，购买倾向性）间隔时间（上次购买/点击离现在的时间->消耗品）
------2）离散值（离散化->找完备集）：a)按小时时间段(hour_0-23)
b)一周中天数（星期一、星期二）
c）一年哪几个星期
d）工作日/周末
举例：预测哪一个顾客会成为常客（用途根据不同的顾客划分，给予不同的优惠）
顾客购买记录
对于时间戳特征：除了能够拿到年月日（连续值），还能根据日历（一些离散值）判断出星期几，是一年当中的第几个星期（和季节有关），一天当中的第几个小时（早中晚（与外卖相关））
年月日-->节假日和购物的关系，用户的节假日喜好（造出离双十一还有多少天、节假日过去了多少天）全靠脑洞
购物的话平时和周末有差别
----4. 文本型
-- 词袋
文本数据预处理后，去掉停用词，剩下的次组成的list在词库中的映射稀疏向量
词袋
hash技巧--bucket{领域词集}
比如bucket1=体育，bucket2=医学
将不同的语句在不同领域背景下转换成向量
----把词袋扩充成n-gram
原因-->顺序无关
举例：无法区别“我讨厌你”，“你讨厌我”
2-gram["我讨厌"，“讨厌你”，“你讨厌”，“讨厌我”]
区分就变强了
------统计方法TF-idf特征
给每个词编码一个权重，用于评估某个语料集某个词的重要程度。字词的重要性会随着它在文件中出现的次数正比增长（特征），但是会随着在语料中出现的频率成反比下降（普适）
-----深度学习：词袋-->word2vec
向量不再是0-1，而是连续值（表示不同词之间的关系）
比如（国王--女王）（男人--女人）两个向量对之间的关系是近似的
再比如(柏林--德国)（东京--日本）那么柏林到德国的距离和东京到日本的距离是相当的
------5. 统计特征（与业务贴合很高）
历届的kaggle/天池比赛，天猫/京东排序和推荐业务线里模型用到的特征
---加减平均：商品价格高于平均价格多少，用户在某个品类下消费超过平均用户多少？用户连续登陆天数超过平均多少
---分位线： 商品属于售出商品价格的多少分位线处
----次序型：排位
---比例类：电商中，好/中/差评的比例
你已超过全国百分之...的同学
举例：天池大数据之移动推荐算法大赛
特征处理举例
1）前一天的购物商品很有可能第二天就被购买==>规则
2）剔除掉在30天里从来不买东西的人 ==>数据清洗
3） 加车N件，只买了一件的，剩余的不会买 ==>规则
4）购物车购买的转化率 ==>用户维度统计特征
5) 商品热度 ==> 商品维度统计特征
6) 对不同的item点击/收藏/购物车/购买的总计 ==>商品维度统计
7) 对不同item点击/收藏/购物车/购买平均每个user的计数 ==> 用户维度统计
8） 变热门的品牌/商品 ==> 商品维度统计特征（差值型）
9）最近1/2/3/7天的行为数与平均行为数的比值 ==>用户维度统计特征(比例型)
10）商品在类别中的排序 ==>商品统计特征(次序型)
11）商品交互的总人数 ==>商品维度统计特征（求和）
12) 商品的购买转化率及转化率与类别平均转化率的比值=>商品维度统
计特征(比例型)
(13) 商品行为/同类同行为均值=>商品维度统计特征(比例型)
(14) 最近1/2/3天的行为(按4类统计)=>时间型+用户维度统计特征
(15) 最近的交互离现在的时间=>时间型
(16) 总交互的天数=>时间型
(17) 用户A对品牌B的总购买数/收藏数/购物车数=>用户维度统计特征
(18) 用户A对品牌B的点击数的平方 =>用户维度统计特征
(19) 用户A对品牌B的购买数的平方=>用户维度统计特征
(20) 用户A对品牌B的点击购买比=>用户维度统计特征(比例型)
(21) 用户交互本商品前/后，交互的商品数=>时间型+用户维度统计特征
(22) 用户前一天最晚的交互行为时间=>时间型
(23) 用户购买商品的时间(平均，最早，最晚)=>时间型
----6. 组合特征
----简单组合特征：拼接型 10002（用户id）&& 男士牛仔
实际电商点击率预估中：
正负权重，喜欢&&不喜欢某种类型
---模型组合特征
1. 用GBDT产出特征组合路径
2. 组合特征和原始特征一起放进LR训练
3. 最早facebook使用的方式，多家互联网公司在用
（三）
为什么要进行特征选择？
原因：
1）冗余：部分特征的相关度太高了，消耗计算性能
2）噪声：部分特征对预测结果有负影响
-- 特征选择 VS 降维
1. 前者只踢掉原本特征里和结果预测关系不大的，后者做特征的计算组合构成新特征
2. SVD或者PCA确实也能解决一些高维度问题
---常见的特征选择
------过滤型
评估单个特征和结果之间的相关程度，留下top相关的特征部分
Pearson相关系数、互信息、距离相关度量
缺点：没有考虑到特征之间的相互关联作用，可能把有用的关联特征误踢掉
sklearn-->selectKBest-->selectPercentile
----常见的特征选择方式--包裹型【适合线性模型】
1. 把特征看作一个特征子集搜索的过程，筛选各种特征子集，用模型评估效果
2. 典型的包裹型“递归特征删除算法”RFE
1）用全量特征跑一个模型
2）根据线性模型的系数（体现相关性），删除掉5-10%的弱特征，观察准确率/AUC的变化【用逻辑回归算theta，剔除掉theta小的特征】
3）逐步进行，直到AUC出现大的下滑停止
3. 如果是用LR呢？
----一般先做特征工程，再做特征选择
------常见的特征选择--嵌入型
1）根据模型来分析特征的重要性（有别于上面的方式，是从生产的模型权重等）
2）最常见的方式是用正则化来做特征选择
3）举个栗子，最早在电商用LR做CTR预估，在3亿-5亿维的系数特征上用L1正则化的LR模型，剩余2-3千万的feature，意味着其他的feature重要度不够
L1正则化是截断性效益
L2正则化是缩段性效益
线性模型的话可以用SelectFromModel
lsvc = LinearSVC(c=0.01,penalty="L1",dual=False).fit(X,y)
