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特征工程 (特征使用方案 (可用性评估 (获取难度, 覆盖率, 准确率), 基于业务理解，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量), 特征获取方案…

- - - - 降维
        
        PCA
        
        LDA
      - 特征选择
        
        Wrapper
        
        迭代：产生特征子集，评价
        
        完全搜索
        
        启发式搜索
        
        随机搜索
        
        GA
        
        SA
        
        思路：通过目标函数(AUC/MSE)来决定是否加入一个变量
        
        Embedded
        
        正则化
        
        L1——Lasso
        
        L2——Ridge
        
        决策树—熵、信息增益
        
        思路：学习器自身自动选择特征
        
        深度学习
        
        Filter
        
        相关系数
        
        卡方检验
        
        思路：自变量和目标变量之间的关联
        
        信息增益、互信息
    - - 对原始数据加工，生成有商业意义的变量
    - - 离散化
      - Dummy Coding
      - 缺失值
      - 归一化
      - 数据变换
        
        指数
        
        Box-Cox
        
        log
  - - - 数据不平衡
      - 样本权重