本文主要是介绍【ML--05】第五课 如何做特征工程和特征选择，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、如何做特征工程？
1.排序特征：基于7W原始数据，对数值特征排序，得到1045维排序特征
2. 离散特征：将排序特征区间化（等值区间化、等量区间化），比如采用等量区间化为1-10，得到1045维离散特征
3. 计数特征：统计每一行中，离散特征1-10的个数，得到10维计数特征
4. 类别特征编码：将93维类别特征用one-hot编码
5. 交叉特征：特征之间两两融合，x+y、x-y、x*y、x^2+y^2等，由于时间复杂度较高，暂时跳过
二、如何做特征选择？
多维特征一方面可能会导致维数灾难，另一方面很容易导致过拟合，因此需要做降维处理，常见的降维方法有奇异值分解SVD, PCA（ PCA 提假设数据呈高斯分布），t-SNE（计算复杂度很高）。
除了降维，特征选择的方法很多：最大信息系数（MIC）、皮尔森相关系数（衡量变量间的线性相关性）、正则化方法（L1，L2）、基于模型的特征排序方法。比较高效的是最后一种方法，即基于学习模型的特征排序方法，这种方法有一个好处：模型学习的过程和特征选择的过程是同时进行的，因此我们采用这种方法。
基于决策树的算法（如 random forest，boosted tree）在模型训练完成后可以输出特征的重要性，我们用 xgboost 来做特征选择，xgboost 是 boosted tree 的一种实现，效率和精度都很高，在各类数据挖掘竞赛中被广泛使用。
学习资料
特征工程到底是什么？
https://www.zhihu.com/question/29316149
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