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在特征工程中，创建新特征（也称为特征构造或特征生成）是提高模型性能的关键步骤。以下是一些常用的方法：

1. 特征组合：

   • 结合两个或多个特征来创建新特征，例如，从日期特征中提取出年、月、日、星期几等。

2. 多项式特征：

   • 通过特征的多项式扩展来增加特征的非线性能力，例如，创建特征的平方、立方或特征对。

3. 交互项：

   • 创建特征之间的交互项，以捕捉特征之间的相互作用，例如，产品价格和用户评分的交互项。

4. 分箱和分桶：

   • 将连续特征分割成离散的区间或桶，以揭示数据的分布模式。

5. 标准化和归一化：

   • 对特征进行标准化（Z-score）或归一化（Min-Max Scaling），使其在同一尺度上。

6. 对数变换和幂变换：

   • 对特征进行对数变换或其他幂变换，以减少异常值的影响并改善模型的拟合。

7. 时间序列特征：

   • 对时间戳特征进行处理，提取出小时、分钟、是否周末、是否节假日等信息。

8. 独热编码：

   • 将分类特征转换为独热编码（One-Hot Encoding），以表示不存在的类别。

9. 标签编码：

   • 将分类特征转换为数值标签，通常用于有序分类特征。

10. 嵌入：

    • 使用模型（如Word2Vec）将高维稀疏特征转换为低维密集特征。

11. 聚合特征：

    • 对于分组数据，计算统计量（如均值、中位数、最大值、最小值、标准差）作为新特征。

12. 滚动窗口特征：

    • 对于时间序列数据，使用滚动窗口来创建滞后特征或移动平均特征。

13. 差分特征：

    • 对连续时间点的数据进行差分，以消除趋势和季节性。

14. 交互多项式特征：

    • 使用 PolynomialFeatures 类从特征的交互和多项式组合中生成新特征。

15. 文本特征提取：

    • 从文本数据中提取词频、TF-IDF、Word2Vec等特征。

16. 图像特征提取：

    • 使用预训练的深度学习模型（如VGG、ResNet）提取图像特征。

17. 音频特征提取：

    • 从音频信号中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）等特征。

18. 特征哈希：

    • 使用哈希技术将特征映射到固定长度的向量。

19. 目标编码：

    • 对于分类特征，使用目标变量的统计数据来替换原始类别。

20. 自定义特征：

    • 根据业务知识和数据理解，创建自定义特征。

创建新特征时，应该考虑特征对模型性能的影响，以及特征的可解释性。通常，需要通过实验来验证新特征的有效性，并确保不会引入过多的噪声。。

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