AI数据预处理：特征工程的个技巧

AI数据预处理：特征工程的个技巧 在机器学习项目中，数据质量决定模型性能上限，而特征工程是将原始数据转化为模型可理解的高价值信息的关键过程它涵盖数据清洗、特征构造、选择与优化等环节以下是提升模型效果的10个核心技巧：

一、数据清洗：构建可靠数据基础 缺失值处理

删除策略：若缺失比例过高（如>60%）或与目标无关，直接删除特征/样本 填充技巧： 数值型：用均值、中位数或基于模型的预测值（如KNN插补） 类别型：用众数或“未知”标签，避免引入噪声 异常值检测与修正

识别方法： IQR法：超出 Q1-1.5×IQR 或 Q3+1.5×IQR 视为异常 Z-score法：绝对值大于3的标准差分值点 处理方式：截断、分箱或基于业务逻辑修正（如电商场景中不合理的负价格） 二、特征转换：提升数据表达力 标准化与归一化

标准化（Z-score）：使特征服从均值为0、标准差为1的分布，适用于SVM、线性回归等距离敏感模型 归一化（MinMax）：将值压缩至[0,1]区间，适合图像像素或神经网络输入 类别特征编码

高基数特征：用目标编码（Target Encoding）替代独热编码，避免维度爆炸 有序类别：采用标签编码（Label Encoding），保留顺序信息 数值离散化

分箱（Binning）：将连续值分段（如年龄分为青年、中年、老年），增强鲁棒性并简化非线性关系 业务驱动分箱：如电商将用户消费额划分为“低/中/高”价值群体 三、特征构造：挖掘深层信息 组合特征生成

四则运算：通过加减乘除创建新特征（如“单价×销量=总收入”） 多项式特征：构造平方项、交叉项，捕捉特征间交互作用（适合线性模型） 时间特征分解

从日期字段提取“季节”“工作日/周末”“时段”等，揭示周期性规律 文本特征向量化

词袋模型（CountVectorizer）：统计词频 TF-IDF：衡量词语在文档中的重要性，抑制高频无意义词 四、特征优化：聚焦关键信息 特征选择

过滤法：计算特征与目标的相关性（如卡方检验、互信息），保留高相关性特征 包裹法：使用递归特征消除（RFE），结合模型反馈迭代筛选 处理样本不平衡

过采样技术：SMOTE算法合成少数类样本，避免简单复制导致的过拟合 代价敏感学习：调整损失函数权重，提高少数类误分类代价 总结：特征工程的核心原则 领域知识优先：业务理解是特征设计的基石（如金融风控中“还款逾期次数>额度”的组合特征） 自动化辅助：工具如 Featuretools 可自动生成特征交叉7，但需人工校验逻辑合理性 迭代验证：通过特征重要性分析（如SHAP值）持续优化特征集 提示：特征工程需反复实验，同一问题在不同场景下的最优方法可能迥异例如，图像任务依赖CNN自动提取特征，而表格数据需更多人工设计

通过上述技巧，可将原始数据转化为高质量特征，显著提升模型泛化能力与预测精度