【數(shù)據(jù)科學(xué)】魚水說競賽：如何做好「特征工程」？
對話1：特征工程流程
競賽小白
在參加結(jié)構(gòu)化比賽時，做特征工程時候，是先篩選特征，還是先做特征編碼呢？
魚佬
可以先利用一些統(tǒng)計值篩選特征，比如缺失比例大于99%，或者信息量較少的特征。
然后再去做特征編碼，在編碼后也可以利用模型去篩選特征。
競賽小白
那特征篩選是一定要做的嗎？在訓(xùn)練模型之后做？
魚佬
如果原始數(shù)據(jù)的特征足夠有效，則可以不做特征篩選。
在做加特征的時候也要注意不要加無效的特征，否則也會增加篩選的難度。
競賽小白
利用統(tǒng)計值篩選和利用模型篩選區(qū)別大嗎？
魚佬
利用統(tǒng)計值篩選，會更加靠譜一些。如果利用模型篩選，則是「嵌入式」的篩選方法。
對話2：類別編碼方法
競賽小白
對于類別字段，有OneHot、標(biāo)簽編碼、頻率編碼和目標(biāo)編碼，都要做嗎？
魚佬
并不是都要做。首先看類別字段的取值空間，如果足夠小，則可以考慮OneHot。
然后再去通過EDA分析一下頻率編碼和目標(biāo)編碼是不是足夠有區(qū)分性。再去決定做不做。
競賽小白
類別取值的空間會影響具體的編碼操作？
魚佬
這個肯定的。普通類別和高基數(shù)類別的操作是不一樣的。
對話3：特征交叉
競賽小白
如何根據(jù)特征A和特征B構(gòu)造新的特征？
阿水
A+B、A-B、A*B
group(A)[B]等
競賽小白
意思是都可以試試？
阿水
建議從EDA先分析，如果能分析新特征與標(biāo)簽存在相關(guān)性，則可以做。
對話4：特征篩選
競賽小白
在比賽中，基于模型如何篩選特征？
阿水
我個人比較喜歡排列重要性、shap value、null importance。
競賽小白
那如何篩選之后分?jǐn)?shù)下降，怎么辦？
阿水
那就可以考慮保留下來，好的篩選方法篩選結(jié)果一般不會對精度有很大影響。
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