AI学习中的特征工程核心技巧

在AI模型开发中，特征工程是决定模型性能上限的核心环节。以下是基于行业实践总结的六大核心技巧及方法论： 一、数据预处理标准化流程 异常值处理 通过σ原则或IQR四分位法识别异常值，结合业务场景选择截断或缩尾处理。金融场景中常对交易金额进行Winsorize处理，保留30%分位数内的数据。 缺失值填补策略 数值型：中位数填补（抗异常值）+ 新增缺失标记位 类别型：单独”Missing”类别处理 时序数据：前向后向插值法组合应用 智能分箱技术 决策树分箱（最优KS值切分） 卡方分箱（类别变量最优合并） WOE编码实现非线性关系映射 二、特征构造高阶方法 时空特征工程 时间序列：构建滑动窗口统计量（天均值/方差） 地理位置：Haversine公式计算POI距离矩阵 社交网络：PageRank算法提取节点中心性特征 深度学习特征融合 CNN中间层特征可视化提取（如VGG的conv层） Transformer注意力权重矩阵二次加工 AutoEncoder隐层表示作为新特征 三、特征选择三维评估体系 评估维度 技术手段 适用场景 统计显著性 卡方检验/F检验 初筛候选特征 模型贡献度 XGBoost特征重要性/LIME解释 树模型特征优选 业务可解释性 SHAP值全局解释 金融风控等强监管领域 四、工业级优化技巧 内存压缩技术 类别特征Category类型转换（Pandas内存降低30%） 数值型float精度转换（保持模型效果无损） 线上服务优化 特征计算DAG图并行化 高频特征预计算缓存（Redis集群） 动态特征流式计算（Flink实时管道） 五、领域特征工程范式 CV领域： 图像增强特征（MixUp/CutMix） 关键点热图编码 多尺度特征金字塔 NLP领域： 动态词向量上下文感知 句法依存树结构特征 语义角色标注谓词-论元关系 六、评估验证方法论 特征稳定性监控 计算PSI指标（<.为优秀），周期性检测特征分布偏移 增量特征评估 通过AB测试验证新特征KS值提升，采用逐步回归法控制特征膨胀 对抗验证机制 构建特征判别器，过滤易导致过拟合的伪相关特征 建议结合具体业务场景选择-个核心技巧重点突破，如金融风控领域需强化特征稳定性监控和可解释性特征构造，推荐系统则侧重Embedding特征融合与实时特征计算。实际项目中可参考中的电商场景案例，使用特征重要性排序指导迭代方向。