高级特征工程II机器学习中的应用与技巧

高级特征工程的妙用可不少，尤其是机器学习里的那些“看不见”的性能瓶颈。

统计特征的构造方式挺灵活，比如用groupby一通操作就能整出一堆均值、中位数、标准差，还真不是随便加几个字段就完事儿。

最近邻方法也有意思，像是 CTR 场景里，把用户位置跟地铁站的距离算出来就能造新特征，甚至还能拓展成KNN，搞点局部统计，效果还不错。

另外，矩阵分解这种东西，虽然听起来学术味有点重，但在推荐系统里用得挺多。少量的latent factor就能替你压缩数据，找出背后的潜在结构，省空间也提性能。

特征融合也是门技术活，像把用户行为和地理位置拼在一起，不仅信息更全，对提升模型理解能力也有。别忘了，有时候一加一真能大于二。

至于那些自动化特征工程的工具，嗯，省时省力，尤其在你没空手动构造字段的时候，自动统计、KNN 提特征、矩阵分解一条龙搞定，效率上来就是爽。

想扩展学习？下面这些文章也挺有料：
AutoML 之自动化特征工程、如何用 Python 做自动化特征工程、OpenCV KNN 匹配特征检测等，按需看看。

如果你正卡在特征工程不知道怎么下手，或者嫌造特征太慢，不妨试试这些方法，能省不少劲。