1 特征工程
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。过程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块。
特征工程的目的是筛选出更好的特征，获取更好的训练数据。因为好的特征具有更强的灵活性，可以用简单的模型做训练，更可以得到优秀的结果。“工欲善其事，必先利其器”，特征工程可以理解为利其器的过程。
2 数据采集、数据清洗、数据采样
数据采集：收集原始数据的过程。我们要知道那些数据对最后我们的目标有影响。
数据清洗：我们可以把算法理解为工厂中加工商品的机器，以后生产的产品如何，跟原材料的好坏是密不可分的。数据清洗会花掉很多时间，这期间会让我们更加理解业务场景。数据清洗要把不可信的样本要去掉，缺失值比较多的样本也要去掉。
数据采样：在很多场景下正负样本都是不均匀的。很多模型对正负样本又比较敏感，比如LR。
（1）当正样本 >> 负样本的时候，同时数据量都比较大，正样本做下采样。
（2）当正样本 >> 负样本的时候，量不是很大的时候，负样本可以重采样。
3 数据预处理、常见特征处理方法
数据预处理：
我们这里使用python语言，使用pandas。在进行数据特征处理前，我们可以使用pandas了解数据的大体情况。
* head()
* info()
* describe() 这个会统计数值类型的情况
了解数据的大体信息最后，我们可以做一些数据预处理，比如缺失值补全。
（1）使用pandas的fillna
train.loc[:,'Age'] = train['Age'].fillna(value=train['Age'].mean())
(2) 使用sklearn中的Imputer
特征处理
数值型：
（1）幅度调整/归一化
（2）统计值max ,min,mean,std
最大最小值
分位数
(3) Log等值变化
（4）离散化
等距切分
等频切分
（5）高次与四则运算的特征
高次特征
（6）数值型转化为类别行
类别型：
（1）one-hot编码/哑变量
（2）hash值、聚类处理，比如分桶处理
（3）统计类别比例，转换为数值类型
时间型：
时间类型既可以看作连续的、也可以作为分散的。
离散：
比如昨天是一周中的那一天，在一年的那一个周，那个月份。
连续：
比如浏览商品的时长，抖音视频观看的时长或者时间间隔。
文本类型：
这个涉及到一些NLP的知识。文本处理一般先分词，去掉停用词语。
可以使用词袋模型、TF-IDF、word2vec（CBOW和Skip-gram）
词袋模型：
TF-IDF
统计类型：
（1）分位线
（2）次序型，比如商品的等级
（3）比列型，比如这一个商品，好评率是多少。
其它类型：
根据业务场景，设计的一些生成特征的方法。
（1）组合特征，比如特征的拼接。
（2）模型特征组合，比如可以使用数模型产出特征组合
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