生产环境中，会面对多种高维特征，简单的进行两两组合，依然会造成参数过多的问题，所以非常有必要找到有意义的一些组合。
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通过对业务理解寻找有意义的特征。比如，物品有点击，展示，图片，描述等特征，我们是否可以将点击/展示作为新的特征呢？这个可以表示物品的点击率。
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利用GBDT的叶子节点的输出作为组合特征。
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对所有可能得组合，一次去除一个特征组合，计算指标，剔除影响小的。
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通过随机森林等，对组合特征尽性重要程度打分，去除打分低的
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