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深度特征工程实战：从数据到模型的关键一步

news 2025/10/6 10:35:00

引言：为什么特征工程比算法选择更重要?

在机器学习领域有一句名言："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。" 这句话深刻揭示了特征工程的重要性。

想象一下,你要预测房价。如果只给模型提供"房屋面积"这一个特征，即使用最先进的深度学习算法，效果也会受限。但如果我们通过特征工程，构造出"每平米单价"、"房龄与地段的交互特征"、"周边配套设施评分"等衍生特征，即使用简单的线性回归，也能取得不错的效果。

本文将系统性地介绍特征工程的核心技术和实战技巧，帮助你在真实项目中显著提升模型性能。我们不会简单堆砌代码，而是注重讲解每种方法背后的原理、适用场景和潜在陷阱。

一、特征工程的完整流程图景

特征工程不是孤立的技术操作，而是贯穿整个机器学习项目的系统性工作。一个完整的特征工程流程通常包含以下几个环节：

数据理解阶段：这是最容易被忽视但最重要的环节。你需要深入理解每个字段的业务含义、数据分布特点、以及字段之间的潜在关联。比如在信贷风控场景中，"最近6个月的平均消费金额"这个字段，如果突然出现异常高值，可能意味着数据质量问题，也可能是用户行为的重要信号。

特征清洗阶段：处理缺失值、异常值、重复值等数据质量问题。需要注意的是，缺失值本身有时就是一个重要特征。例如，用户没有填写"年收入"这个字段，可能暗示了某种特定的用户群体特征。

特征构造阶段：基于原始特征创建新特征。这是特征工程的核心，也是最考验业务理解和创造力的环节。

特征选择阶段：从大量候选特征中筛选出最有价值的子集。这不仅能提升模型性能，还能降低过拟合风险和计算成本。

特征验证阶段：通过交叉验证等方法，确保构造的特征在新数据上依然有效，而不是过度拟合训练集的噪声。

二、数值型特征的深度处理

2.1 特征缩放：不只是归一化那么简单

很多初学者知道要对数值特征做标准化，却不清楚为什么要这样做，以及在什么情况下选择哪种方法。

标准化(Standardization)：将特征转换为均值为0、标准差为1的分布。公式为：z = (x - μ) / σ

适用场景：当特征服从或近似服从正态分布时效果最好；基于距离的算法（如KNN、SVM、K-Means）和使用梯度下降的算法（如逻辑回归、神经网络）通常需要标准化。

归一化(Normalization)：将特征缩放到[0,1]区间。公式为：x' = (x - min) / (max - min)

适用场景：当特征分布没有明显的正态性，且数据中存在明确的边界时；对于神经网络，归一化后的输入有助于激活函数工作在更敏感的区域。

但这两种方法都有一个共同的问题：对异常值非常敏感。一个极端值就可能严重扭曲整体的缩放效果。

这时候，**鲁棒缩放(Robust Scaling)**就派上用场了：它使用中位数和四分位距(IQR)来进行缩放，公式为：x' = (x - median) / IQR

让我们看一个实际案例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler
import matplotlib.pyplot as plt# 构造包含异常值的数据
np.random.seed(42)
normal_data = np.random.randn(95) * 10 + 50  # 正常数据
outliers = np.array([200, 220, -50, -80, 250])  # 异常值
data = np.concatenate([normal_data, outliers]).reshape(-1, 1)# 应用三种缩放方法
standard_scaler = StandardScaler()
minmax_scaler = MinMaxScaler()
robust_scaler = RobustScaler()data_standard = standard_scaler.fit_transform(data)
data_minmax = minmax_scaler.fit_transform(data)
data_robust = robust_scaler.fit_transform(data)# 对比分析
print("原始数据统计：")
print(f"均值: {data.mean():.2f}, 标准差: {data.std():.2f}")
print(f"中位数: {np.median(data):.2f}, IQR: {np.percentile(data, 75) - np.percentile(data, 25):.2f}")print("\n标准化后的异常值范围：", f"[{data_standard.min():.2f}, {data_standard.max():.2f}]")
print("归一化后的正常值集中度：", f"95%数据在 [{np.percentile(data_minmax, 2.5):.2f}, {np.percentile(data_minmax, 97.5):.2f}]")
print("鲁棒缩放后的分布：", f"中位数={np.median(data_robust):.2f}, 正常数据范围更合理")

从结果可以看出，当数据中存在异常值时，鲁棒缩放能够更好地保留正常数据的分布结构。

2.2 非线性变换：挖掘隐藏的线性关系

很多真实世界的关系并非线性。比如收入和消费之间，可能呈现"收入越高，边际消费倾向递减"的对数关系；病毒传播初期呈现指数增长趋势。通过合适的数学变换，可以将这些非线性关系转化为线性关系，从而大幅提升简单模型的表现。

对数变换：适用于右偏分布（长尾分布）的数据。例如收入、房价、网站访问量等。

变换效果：压缩大值，拉伸小值，使分布更接近正态分布。

实际意义：将乘法关系转化为加法关系。例如，年收入从10万增加到20万的"感觉"，可能和从100万增加到200万的"感觉"类似，对数变换能捕捉这种比例关系。

Box-Cox变换：是一种自动寻找最优变换参数的方法，比固定的对数或平方根变换更灵活。

公式：当λ≠0时，y' = (y^λ - 1) / λ；当λ=0时，y' = log(y)

优势：能够自适应地找到最接近正态分布的变换方式。

局限：只能处理正数，且计算开销较大。

from sklearn.preprocessing import PowerTransformer
from scipy import stats# 模拟右偏分布的收入数据
np.random.seed(42)
income_data = np.random.lognormal(mean=10, sigma=1, size=1000).reshape(-1, 1)# 应用Box-Cox变换
pt = PowerTransformer(method='box-cox', standardize=True)
income_transformed = pt.fit_transform(income_data)# 评估正态性
_, p_value_before = stats.normaltest(income_data)
_, p_value_after = stats.normaltest(income_transformed)print(f"变换前的偏度: {stats.skew(income_data)[0]:.3f}")
print(f"变换后的偏度: {stats.skew(income_transformed)[0]:.3f}")
print(f"正态性检验p值 - 变换前: {p_value_before[0]:.6f}, 变换后: {p_value_after[0]:.6f}")
print(f"最优lambda参数: {pt.lambdas_[0]:.3f}")

当p值显著增大且接近1时，说明变换后的数据更接近正态分布。这对于许多假设数据服从正态分布的统计方法和模型来说非常有价值。

2.3 离散化：从连续到离散的智慧

将连续变量转换为离散变量，乍看似乎是"信息损失"，但实际上却有很多独特优势：

增强模型鲁棒性：离散化相当于对特征进行了"模糊处理"，减少了噪声和异常值的影响。比如年龄25岁和26岁对购买力的影响几乎相同，离散化为"25-30岁"组能避免模型过度关注这种微小差异。

捕捉非线性模式：有些关系在不同区间有不同的模式。例如"广告投放与转化率"的关系：投放量很低时几乎无效果，中等投放时效果显著，过高时边际效应递减。离散化能让模型在不同区间使用不同的参数。

便于业务解释：离散化后的特征更符合人类的认知习惯，便于向业务人员解释模型逻辑。

常见的离散化方法包括：

等频离散化：确保每个分箱包含大致相同数量的样本，适合处理分布不均的数据。

等宽离散化：将取值范围等分，简单直观但对异常值敏感。

基于决策树的离散化：利用决策树自动寻找最优分割点，能够最大化对目标变量的预测能力。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizer
import pandas as pd# 模拟数据：年龄与信用违约的关系
np.random.seed(42)
ages = np.random.randint(18, 70, 1000)
# 构造非线性关系：年轻人和老年人违约率较高
default_prob = 0.3 * (ages < 25) + 0.1 * ((ages >= 25) & (ages < 50)) + 0.25 * (ages >= 50)
defaults = (np.random.rand(1000) < default_prob).astype(int)# 使用决策树寻找最优分割点
dt = DecisionTreeClassifier(max_leaf_nodes=4, random_state=42)
dt.fit(ages.reshape(-1, 1), defaults)# 获取分割点
tree = dt.tree_
split_points = sorted([tree.threshold[i] for i in range(tree.node_count) if tree.children_left[i] != tree.children_right[i]])print("决策树识别的关键年龄分割点:", [f"{x:.1f}岁" for x in split_points])# 基于这些分割点创建年龄段特征
bins = [18] + split_points + [70]
age_groups = pd.cut(ages, bins=bins, labels=[f"Group{i}" for i in range(len(bins)-1)])# 计算每个年龄段的违约率
for group in age_groups.unique():mask = age_groups == groupdefault_rate = defaults[mask].mean()print(f"{group}: 违约率 {default_rate:.2%}")

这种方法自动发现了数据中隐藏的分段模式，比人工设定年龄段更加科学。

三、类别型特征的高级编码技术

类别型特征的处理是特征工程中最具技巧性的部分。简单的独热编码(One-Hot Encoding)在很多场景下并不够用，甚至会带来问题。

3.1 独热编码的隐患与改进

独热编码的基本思想是为每个类别创建一个二进制特征。它的优点是简单直观，不引入类别之间的大小关系假设。但在实际应用中存在明显问题：

维度爆炸：如果类别数量很多（比如城市、商品ID），会产生大量稀疏特征，不仅消耗内存，还可能导致模型过拟合。

无法处理新类别：训练集中未出现的类别在预测时无法编码，这在真实场景中非常常见。

忽略了类别频次信息：出现1次的类别和出现10000次的类别被同等对待，但显然高频类别通常包含更多信息。

改进方案：

设置阈值，合并稀有类别：将出现次数少于某个阈值的类别统一归为"其他"类，既减少维度，又缓解了新类别问题。

使用频次编码：用类别的出现频次或频率替代类别本身。例如，"北京"出现1000次，就编码为1000。这保留了频次信息，且只占一个维度。

import pandas as pd# 模拟用户城市数据
cities = ['北京', '上海', '深圳', '广州', '成都'] * 100 + \['杭州', '南京', '武汉'] * 30 + \['其他城市' + str(i) for i in range(50)]df = pd.DataFrame({'city': cities})# 频次编码
city_counts = df['city'].value_counts()
df['city_frequency'] = df['city'].map(city_counts)# 频率编码（归一化）
df['city_ratio'] = df['city'].map(city_counts / len(df))# 处理稀有类别：出现次数少于50次的归为"其他"
threshold = 50
rare_cities = city_counts[city_counts < threshold].index
df['city_processed'] = df['city'].apply(lambda x: '其他' if x in rare_cities else x)print("原始类别数:", df['city'].nunique())
print("处理后类别数:", df['city_processed'].nunique())
print("\n频次编码示例:")
print(df[['city', 'city_frequency', 'city_ratio']].head(10))

3.2 目标编码：融合类别与目标的强大武器

目标编码(Target Encoding)是一种非常强大但也容易被误用的技术。它的核心思想是：用该类别对应的目标变量的统计量（通常是均值）来编码类别。

例如，在信用卡欺诈检测中，如果"北京"用户的历史欺诈率是2%，"上海"用户是3%，那就分别编码为0.02和0.03。这种编码直接利用了类别与目标的关联，信息量远超独热编码。

然而，目标编码有一个致命风险：数据泄露和过拟合。如果直接使用整个训练集的统计量，模型在训练集上会表现异常优秀，但在测试集上崩溃。

正确的目标编码必须包含以下保护机制：

交叉验证式编码：将训练集分为K折，对每一折，使用其他K-1折的统计量来编码当前折。这确保编码值和目标值来自不同的样本。

平滑处理：对于样本量很小的类别，其统计量不稳定。通过添加全局均值的权重进行平滑，公式为：

encoded_value = (n * category_mean + m * global_mean) / (n + m)

其中n是该类别的样本数，m是平滑参数（经验值通常取10-100）。

添加噪声：在编码值上添加小的随机噪声，进一步防止过拟合。

from sklearn.model_selection import KFolddef target_encode_with_cv(X, y, column, n_splits=5, smoothing=10):"""使用交叉验证的目标编码参数:X: 特征数据框y: 目标变量column: 要编码的列名n_splits: 交叉验证折数smoothing: 平滑参数"""X_encoded = X.copy()X_encoded[f'{column}_encoded'] = 0global_mean = y.mean()kf = KFold(n_splits=n_splits, shuffle=True, random_state=42)for train_idx, val_idx in kf.split(X):# 计算训练集中每个类别的统计量train_stats = y.iloc[train_idx].groupby(X[column].iloc[train_idx]).agg(['mean', 'count'])# 应用平滑smoothed_means = (train_stats['mean'] * train_stats['count'] + global_mean * smoothing) / (train_stats['count'] + smoothing)# 对验证集编码X_encoded.loc[val_idx, f'{column}_encoded'] = \X[column].iloc[val_idx].map(smoothed_means).fillna(global_mean)return X_encoded# 模拟示例
np.random.seed(42)
categories = np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 1000, p=[0.4, 0.3, 0.15, 0.1, 0.05])
# 让不同类别有不同的目标分布
target_mapping = {'A': 0.1, 'B': 0.3, 'C': 0.5, 'D': 0.7, 'E': 0.2}
targets = np.array([np.random.rand() < target_mapping[c] for c in categories]).astype(int)df_example = pd.DataFrame({'category': categories, 'target': targets})
df_encoded = target_encode_with_cv(df_example[['category']], df_example['target'], 'category')print("目标编码结果对比:")
print(df_encoded.groupby('category').agg({'category_encoded': 'mean','target': 'mean'
}).round(3))

从结果可以看到，编码值很好地反映了每个类别的目标倾向，但由于交叉验证和平滑处理，并不会完全等于实际的目标均值，这正是我们想要的效果。

四、时间序列特征的构造艺术

时间信息是最容易被浪费的宝贵特征。很多人只是简单地将时间戳转换为年月日，实际上远远不够。

4.1 周期性特征的正确编码

时间具有天然的周期性：一天24小时、一周7天、一年12个月。直接使用数值编码（例如1月编码为1，12月编码为12）会引入错误的大小关系假设——12月和1月实际上是相邻的，但数值上相差最大。

正确的做法是使用三角函数编码，将周期性转换为圆周上的坐标：

import numpy as np
import pandas as pddef encode_cyclical(data, col, max_val):"""将周期性特征编码为正弦和余弦值参数:data: 数据框col: 列名max_val: 最大值（例如小时是24，月份是12）"""data[col + '_sin'] = np.sin(2 * np.pi * data[col] / max_val)data[col + '_cos'] = np.cos(2 * np.pi * data[col] / max_val)return data# 示例：编码小时和月份
timestamps = pd.date_range('2024-01-01', periods=1000, freq='6H')
df_time = pd.DataFrame({'timestamp': timestamps})df_time['hour'] = df_time['timestamp'].dt.hour
df_time['month'] = df_time['timestamp'].dt.month
df_time['dayofweek'] = df_time['timestamp'].dt.dayofweek# 应用周期性编码
df_time = encode_cyclical(df_time, 'hour', 24)
df_time = encode_cyclical(df_time, 'month', 12)
df_time = encode_cyclical(df_time, 'dayofweek', 7)print("周期性编码示例:")
print(df_time[['hour', 'hour_sin', 'hour_cos']].head(10))# 验证：23点和0点应该很接近
hour_23 = df_time[df_time['hour'] == 23][['hour_sin', 'hour_cos']].iloc[0]
hour_0 = df_time[df_time['hour'] == 0][['hour_sin', 'hour_cos']].iloc[0]
distance = np.sqrt((hour_23['hour_sin'] - hour_0['hour_sin'])**2 + (hour_23['hour_cos'] - hour_0['hour_cos'])**2)
print(f"\n23点和0点的距离: {distance:.4f} (值越小说明越接近)")

通过三角函数编码，23点和0点在特征空间中确实非常接近，这符合实际的周期性规律。

4.2 滞后特征与滚动统计

在时间序列预测中，历史信息是最重要的预测依据。通过构造滞后特征和滚动统计特征，可以让模型"看到"数据的时间演化模式。

滞后特征(Lag Features)：将过去某个时间点的值作为当前的特征。例如，预测今天的销量时，昨天、上周同一天、上月同一天的销量都是重要特征。

滚动统计特征：计算过去一段时间窗口内的统计量，如均值、标准差、最大值、最小值。这能捕捉短期趋势和波动性。

def create_time_features(df, target_col, lags=[1, 7, 14], windows=[7, 14, 30]):"""创建时间序列特征参数:df: 数据框（需要按时间排序）target_col: 目标列名lags: 滞后期列表windows: 滚动窗口大小列表"""df_feat = df.copy()# 滞后特征for lag in lags:df_feat[f'{target_col}_lag_{lag}'] = df_feat[target_col].shift(lag)# 滚动统计特征for window in windows:df_feat[f'{target_col}_rolling_mean_{window}'] = \df_feat[target_col].rolling(window=window).mean()df_feat[f'{target_col}_rolling_std_{window}'] = \df_feat[target_col].rolling(window=window).std()df_feat[f'{target_col}_rolling_max_{window}'] = \df_feat[target_col].rolling(window=window).max()# 变化率特征df_feat[f'{target_col}_pct_change_1'] = df_feat[target_col].pct_change(1)df_feat[f'{target_col}_pct_change_7'] = df_feat[target_col].pct_change(7)return df_feat# 模拟日销量数据
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range('2023-01-01', '2024-12-31', freq='D')
# 添加趋势、季节性和随机噪声
trend = np.linspace(100, 150, len(dates))
seasonality = 20 * np.sin(2 * np.pi * np.arange(len(dates)) / 365)
noise = np.random.randn(len(dates)) * 10
sales = trend + seasonality + noisedf_sales = pd.DataFrame({'date': dates, 'sales': sales})
df_sales = create_time_features(df_sales, 'sales')print("时间特征构造示例:")
print(df_sales[['date', 'sales', 'sales_lag_1', 'sales_lag_7', 'sales_rolling_mean_7', 'sales_pct_change_7']].tail(10))

这些特征能够帮助模型理解数据的时间依赖性和演化规律，是时间序列预测的关键。

五、特征交互：挖掘变量间的协同效应

单个特征虽然重要，但特征之间的交互往往蕴含着更深层的信息。特征交互指的是两个或多个特征组合后产生的新特征，它们能够捕捉非线性关系和协同效应。

5.1 什么时候需要特征交互?

判断是否需要构造交互特征，可以从以下几个角度思考：

业务逻辑提示：某些领域知识明确指出存在交互效应。例如，"广告曝光次数"和"用户活跃度"的交互——只有对活跃用户的曝光才更有可能转化。

模型类型决定：线性模型和基于树的模型对特征交互的需求不同。线性模型（逻辑回归、线性SVM）无法自动学习特征交互，需要显式构造；而树模型（随机森林、XGBoost）能够隐式地捕捉交互，但显式构造重要交互仍能提升效果。

特征相关性分析：如果两个特征与目标的相关性都不强，但它们的组合却很关键，就需要交互特征。

5.2 特征交互的构造方法

数值型特征交互：

乘法交互：price × quantity = total_value
除法交互：total_sales / num_customers = avg_customer_value
差值交互：current_value - previous_value = change

数值与类别的交互：

分组统计：计算每个类别下某数值特征的均值、中位数等
类别内的排名：用户在其所属城市中的消费排名

多项式特征：对数值特征进行多项式扩展，如 x² 、x³ 或 x₁x₂

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import pandas as pd# 模拟广告效果数据
np.random.seed(42)
n_samples = 1000df_ad = pd.DataFrame({'ad_exposure': np.random.randint(1, 50, n_samples),  # 广告曝光次数'user_activity': np.random.randint(1, 100, n_samples),  # 用户活跃度'user_age': np.random.randint(18, 60, n_samples),  # 用户年龄'user_city': np.random.choice(['A', 'B', 'C'], n_samples)  # 用户城市
})# 1. 简单的乘法交互
df_ad['exposure_activity_interaction'] = df_ad['ad_exposure'] * df_ad['user_activity']# 2. 基于业务逻辑的交互：曝光效率（活跃度/曝光次数）
df_ad['exposure_efficiency'] = df_ad['user_activity'] / (df_ad['ad_exposure'] + 1)  # +1避免除零# 3. 类别与数值的交互：每个城市的平均活跃度
city_activity_mean = df_ad.groupby('user_city')['user_activity'].transform('mean')
df_ad['activity_vs_city_avg'] = df_ad['user_activity'] - city_activity_mean# 4. 使用PolynomialFeatures批量生成交互特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=True)
numerical_cols = ['ad_exposure', 'user_activity', 'user_age']
poly_features = poly.fit_transform(df_ad[numerical_cols])
poly_feature_names = poly.get_feature_names_out(numerical_cols)print("多项式交互特征示例:")
print(poly_feature_names)
print("\n交互特征统计信息:")
print(df_ad[['ad_exposure', 'user_activity', 'exposure_activity_interaction', 'exposure_efficiency']].describe())

需要注意的是，交互特征会快速增加特征维度。如果有10个原始特征，两两交互就会产生45个新特征。因此，有选择性地构造交互特征比无脑生成所有可能的交互更重要。

六、特征选择：从冗余中提取精华

在完成特征构造后，我们可能拥有数百甚至上千个候选特征。但并非所有特征都是有用的，过多的特征会带来以下问题：

过拟合风险：模型可能记住训练集的噪声而非真实模式
计算成本：训练和预测时间显著增加
解释困难：难以理解模型的决策逻辑

特征选择的核心目标是：用尽可能少的特征达到尽可能好的效果。

6.1 过滤法：快速筛选

过滤法独立于具体的模型，基于特征的统计特性进行筛选，计算速度快，适合作为第一轮筛选。

方差阈值法：删除方差过小的特征。如果一个特征在所有样本上的取值几乎相同，它对模型的区分能力很弱。

相关系数法：

计算特征与目标变量的相关系数，保留相关性强的特征
计算特征之间的相关系数，删除高度相关的冗余特征

互信息法：相比相关系数，互信息能捕捉非线性关系，更加全面。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold, mutual_info_regression, SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
import pandas as pd# 使用前面构造的广告数据作为示例
# 假设我们要预测转化率
np.random.seed(42)
conversion_rate = (0.01 * df_ad['exposure_activity_interaction'] / 1000 + 0.005 * df_ad['user_activity'] + np.random.randn(len(df_ad)) * 0.1)
conversion_rate = np.clip(conversion_rate, 0, 1)X = df_ad[['ad_exposure', 'user_activity', 'user_age', 'exposure_activity_interaction', 'exposure_efficiency', 'activity_vs_city_avg']]
y = conversion_rate# 1. 方差阈值法
selector_variance = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_high_variance = selector_variance.fit_transform(X)
print(f"方差过滤后保留特征数: {X_high_variance.shape[1]}/{X.shape[1]}")# 2. 互信息法
mi_scores = mutual_info_regression(X, y, random_state=42)
mi_scores_df = pd.DataFrame({'feature': X.columns,'mi_score': mi_scores
}).sort_values('mi_score', ascending=False)print("\n互信息得分排名:")
print(mi_scores_df)# 3. 相关系数法
correlations = X.corrwith(pd.Series(y))
print("\n特征与目标的相关系数:")
print(correlations.sort_values(ascending=False))# 4. 识别高度相关的冗余特征
corr_matrix = X.corr().abs()
upper_triangle = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(bool)
)
high_corr_features = [column for column in upper_triangle.columns if any(upper_triangle[column] > 0.9)]
print(f"\n高度相关特征（相关系数>0.9）: {high_corr_features}")

6.2 包装法：基于模型性能选择

包装法将特征选择视为一个搜索问题，通过实际训练模型来评估特征子集的质量。

递归特征消除(RFE)：反复训练模型，每次删除重要性最低的特征，直到达到目标特征数。

前向选择：从空集开始，每次添加一个能最大提升模型性能的特征。

后向消除：从全集开始，每次删除一个对模型性能影响最小的特征。

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import cross_val_score# 使用随机森林进行RFE
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rfe = RFE(estimator=rf, n_features_to_select=3, step=1)
rfe.fit(X, y)# 查看被选中的特征
selected_features = X.columns[rfe.support_]
feature_ranking = pd.DataFrame({'feature': X.columns,'ranking': rfe.ranking_,'selected': rfe.support_
}).sort_values('ranking')print("RFE特征选择结果:")
print(feature_ranking)# 对比使用所有特征vs选择后的特征
score_all = cross_val_score(rf, X, y, cv=5, scoring='r2').mean()
score_selected = cross_val_score(rf, X[selected_features], y, cv=5, scoring='r2').mean()print(f"\n使用所有特征的R²得分: {score_all:.4f}")
print(f"使用选择特征的R²得分: {score_selected:.4f}")
print(f"特征数减少: {X.shape[1]} -> {len(selected_features)}")

6.3 嵌入法：模型训练中的特征选择

嵌入法利用模型训练过程中学到的特征重要性进行选择，兼顾了计算效率和效果。

基于树模型的特征重要性：随机森林、XGBoost等模型会计算每个特征的重要性得分。

L1正则化：Lasso回归通过L1惩罚项使部分特征权重变为0，实现自动特征选择。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import matplotlib.pyplot as plt# 训练随机森林并获取特征重要性
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=42)
rf.fit(X, y)# 特征重要性分析
feature_importance = pd.DataFrame({'feature': X.columns,'importance': rf.feature_importances_
}).sort_values('importance', ascending=False)print("随机森林特征重要性:")
print(feature_importance)# 基于重要性阈值选择特征
importance_threshold = 0.1
important_features = feature_importance[feature_importance['importance'] > importance_threshold
]['feature'].tolist()print(f"\n重要性>{importance_threshold}的特征: {important_features}")

七、特征工程的实战流程与陷阱

7.1 完整的特征工程工作流

在真实项目中，特征工程不是一次性任务，而是一个迭代优化的过程。一个典型的工作流程是：

第一阶段：数据探索与理解（20%时间）

绘制特征分布图，识别异常值和缺失值模式
计算特征间的相关性矩阵
与业务专家沟通，理解字段的实际含义
确定目标变量的分布特性（是否平衡、是否有偏）

第二阶段：基础特征处理（30%时间）

处理缺失值（删除、填充或将缺失作为特征）
处理异常值（Cap、删除或保留）
数值特征的缩放和变换
类别特征的编码

第三阶段：特征构造（30%时间）

基于业务逻辑构造领域特征
创建交互特征和聚合特征
时间特征的深度挖掘
尝试多种构造思路，生成候选特征池

第四阶段：特征选择与验证（20%时间）

使用多种方法筛选特征
通过交叉验证评估特征的稳定性
检查特征在不同时间段的表现一致性
最终确定生产环境的特征集

7.2 数据泄露：最隐蔽的陷阱

数据泄露是特征工程中最严重但也最容易犯的错误。它指的是在特征构造过程中，不小心使用了测试集的信息，导致模型在训练时"偷看答案"。

常见的数据泄露场景：

场景1：在分割数据前进行特征缩放

# 错误做法
from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)  # 使用了全量数据的统计量
X_train, X_test = train_test_split(X_scaled, test_size=0.2)# 正确做法
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)  # 只用训练集统计量
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)  # 测试集使用训练集的参数

场景2：目标编码未使用交叉验证

前面我们已经讲过正确的目标编码方法，但仍有很多人直接使用全量数据的统计量，这会造成严重的数据泄露。

场景3：使用未来信息构造特征

在时间序列任务中，绝不能使用"未来"的数据来构造"过去"的特征。例如，预测明天的销量时，不能使用后天或下周的数据作为特征。

# 错误做法：使用了未来信息
df['rolling_mean_7'] = df['sales'].rolling(window=7, center=True).mean()# 正确做法：只使用历史信息
df['rolling_mean_7'] = df['sales'].rolling(window=7).mean().shift(1)

场景4：使用目标变量相关的"God Feature"

有些特征看似合理，实际上几乎完全由目标变量决定。例如，预测用户是否会购买，如果特征中包含"加入购物车时间"，这个特征在训练集上效果惊人，但在真实场景中用户还没购买时这个信息根本不存在。

7.3 特征工程的评估与监控

特征的价值不仅体现在模型性能上，还需要考虑：

稳定性：特征在不同时间段的表现是否一致？可以通过滑窗验证来检查。

鲁棒性：特征对数据噪声和异常值的敏感度如何？

可解释性：业务人员能否理解这个特征的含义？

计算成本：在生产环境中实时计算这个特征的开销是否可接受？

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
import numpy as npdef evaluate_feature_stability(X, y, feature_list, model, n_splits=5):"""评估特征在时间序列上的稳定性"""tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=n_splits)results = []for train_idx, test_idx in tscv.split(X):X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]y_train, y_test = y.iloc[train_idx], y.iloc[test_idx]for feature in feature_list:# 训练只使用单个特征的模型model.fit(X_train[[feature]], y_train)score = model.score(X_test[[feature]], y_test)results.append({'feature': feature,'fold': len(results) // len(feature_list),'score': score})results_df = pd.DataFrame(results)stability = results_df.groupby('feature')['score'].agg(['mean', 'std'])stability['cv'] = stability['std'] / stability['mean']  # 变异系数return stability.sort_values('cv')# 评估特征稳定性
stability_scores = evaluate_feature_stability(X, y, feature_list=X.columns.tolist(),model=RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=42)
)print("特征稳定性评估（变异系数越小越稳定）:")
print(stability_scores)