Feature generation。对于这个技术点，其实没有什么诀窍，就是一个，深刻理解咱们的数据的意义再加上一点点创造力。大家是不是很懵逼，哈哈，这就完啦？？？？哈哈当然不是啦，但是这一块缺失没有一个统一的模式，具有一定的随机性。但是通过总结，咱们可以总结一下常用的模式，方便大家在应用的时候参考。                                                                                        2.1 Interaction。这个其实就是相当于交叉的意思，咱们可以将几个features直接的拼接在一起，形成一个“有意思”的新的feature，记住一定要有意义的，否则你不但白搞了，甚至原来好好的数据都被你搞砸了，不要为了装逼而装逼，咱要装逼于无形之中。那么这个有什么意义呢？首先它能将多个columns装换成一个column，方便咱们的数据处理；其次在有些特定的数据中，这种interaction更加能反映出数据的本质。具体怎么操作了，咱们通过一个简单的代码来展示，注意我只截取了我代码的一部分，默认数据都已经加载完毕，所以不要纠结我的代码的变量和数据哈，大家主要看过程和思路

interactions = data_raw["category"]+"_"+data_raw["country"]

baseline_data= baseline_data.assign(category_country = label_encoder.fit_transform(interactions))

上面的第一句代码就是咱们interaction的部分，第二句是讲interaction过后的数据label encoding并且加入到咱们的数据集里面，简单明了。上面是将原始数据中的category 和 country连接在一起从而形成一个新的feature                                       2.2 numerical transforming。这是什么意思呢，对于有些numerical data的columns，他们的数据分布是很不均匀的，或者说他们的数值太大或者太小，有的时候不适合咱们的数据的训练，可能会出现vanishing gradient或者gradient explode的情况。具体啥叫vanishing gradient和gradient exploding，咱们在后面的内容在慢慢解释。暂时只需要知道这是个很麻烦的事情就好了，会导致咱们训练的模型不那么牛逼就行了。那么咱们通过什么方法解决呢？这里主要通过一些常见的数学的方式来解决，例如用log 或者 sqrt等等方式。咱们可以通过下面的代码来简单的展示一下

np.sqrt(baseline_data[‘goal‘])

np.log(baseline_data[‘goal‘])

从上面咱们可以看出，这里咱们主要还是通过numpy里面提供的API进行处理的，非常简单，简单跟1一样，好了这里就说到这了。    对了，忘记一个事儿，就是numerical transforming在tree-based模型中没有什么卵用的，因为tree-based的所有模型都是scale invariant的，就是tree-based模型都是不care数据的大小分布的。                                                                           2.3 rolling。这个就比较高级一点啦(相比前两种方式)，首先咱们先要明白rolling的概念，其实rolling就是相当于在咱们的数据(series)上面卡上一个fixed-size的小window，然后对于这个window覆盖的数据进行一些简单的计算，例如：counting，mean，sum等等。如果大家还是觉得不懂，我把它的官方链接贴在这里，大家自己去看看，里面还有很多实例：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.rolling.html#pandas.Series.rolling 。那么我先写一个简单的小例子给大家参考一下哈

launched = pd.Series(data_raw.index,data_raw.launched,name="count_7_days").sort_index()

count_7_days= launched.rolling(‘7d‘).count()

count_7_days.index = launched.values

count_7_days= count_7_days.reindex(data_raw.index)

我先简单解释一下上面代码的意思哈，第一句是让时间作为这个series的index，第二句rolling是计算最近7天的的数量，第三第四句是讲数据还原到之前的index的顺序，房间重新join到原来的数据集中。那么rolling这种方式一般在什么情况下用呢？一般在你的数据有datetime的时候，或者前面数据会影响到后面的结果的时候，大家可以考虑一下下，但是这个是不一定的，还是需要大家有一定的creativity的。例如上面的例子就是统计最近7天一共上传的APP的数量，来判断某一个APP是否被下载的应用场景。一般情况下，最近上传的APP数量太多，被下载的概率就越低，所以他们还是有一定关联关系的。所以我generate一个新的feature还是有一定道理的。                                                                                                                                                       2.4 Time delta。从这个命名中咱们可以知道，这个跟time肯定有关系，这个大家猜的很对。time delta也是有一定随机性的，有时需要有时也不需要，也是要根据实际的数据的特性来决定的，甚至是根据工程师自己来决定的，跟上面的rolling有点相似。为了方便解释这其中的细节，我也是直接来一个例子然后慢慢解释

deftime_since_last_project_same_category(series):return series.diff().dt.total_seconds()/3600df= data_raw[[‘category‘,‘launched‘]].sort_values(‘launched‘)

group_category= df.groupby(‘category‘)

timedeltas=group_category.transform(time_since_last_project_same_category)

timedeltas= timedeltas.fillna(timedeltas.mean()).reindex(baseline_data.index)

上面前两行是一个计算相邻datatime之间的相差多少个小时，第三行创建一个按照排序好的launched time为index的dataframe， 第四行是按照category的条件来group前面创建的df, 第五行是计算group里面相邻数据之间的time delta，并且返回一个series， 第六行是填充这些空数据，并且按照原始数据的方式index重新排序方便加入到原始数据。流程就这样结束了。上面的场景是计算同一个category相邻app上传的时间差，这个其实也是会影响到咱们的APP是否被下载的因素。所以这个也是咱们的一个creativity，实际情况中千变万化，一定要根据实际情况来定，不能为了装逼而装逼，一定要根据实际的业务需要，否则适得其反。 好了，其实关于feature generation还有很多种方式，例如有些事计算两个columns之间的差值，取模等等，这里没有统一的标准，唯一的捷径和key就是咱们一定得理解咱们每一个columns和dataset的实际业务的意思，否则再牛逼的generation也拯救不了你。下面咱们进入到这一章的最后一节feature selection吧。