特征工程到底是什么？今天是包大人出租车原创日更，因为正在出差去机场的路上...

前言

现在这个知乎上的回答，包大人那个还是处于排序第一的位置，在知乎上有158万 浏览， 2K+赞， 6K+收藏，2专业认可。

这在一个专业的问题上，这个数据其实还是不容易的。类比知乎上的一个问题，是明白了什么让你编程水平突飞猛进的。从我个人来讲的话，理解了特征工程的精髓，让我机器学习水平突飞猛进。今天旧瓶装新酒，再重答一下，用最白话的讲最深刻的道理。

从一道题讲起

当时很多回答的毛病在于侧重于"术"，而忽略了"道"。讲了很多非常细节的操作方法，甚至把特征工程狭义理解成了数据的变换方法。

这里毛病很大的。

上来先出一道题目。

题目：请使用一个逻辑回归的模型，建模一个身材分类器，身材分偏胖和偏瘦两种，输入的特征有身高和体重。

这时候你发现，这个问题不是那么好“线性“解决的，线性解决的意思就是我拍两个系数加权，使用 sigmoid(ax+by+c)就搞定了。

事实上，我们很难单纯地从身高和体重决策出一个人的身材，你说姚明体重280斤，他真的一定就胖吗？？别忘了他身高有226公分的。

这组数据可能超出了你的认知，只看数据不看照片，一下子不好说他是胖还是瘦。（其实挺胖的哈哈）

嗯，这个你看到那组数据，不好一下子说出来的感觉，就是机器学习里面非常关键的概念，“非线性”。

那么我们怎么解答这个问题呢？

方法有两个：

1.升级模型，把线性的逻辑回归加上kernel来增加非线性的能力。我们使用这个模型  sigmoid(ax+by+kx*y^(-2)+c)，这个模型通过多项式核方法的升级，解决了低维空间线性模型不太好解决的问题。

2.特征工程，掏出体检报告上的BMI指数，BMI=体重/(身高^2)。这样，通过BMI指数，就能非常显然地帮助我们，刻画一个人身材如何。甚至，你可以抛弃原始的体重和身高数据。

好了，现在你大概对特征工程有点眉目了。

方式一在理论上对应的东西就是提升VC维，方式二就是让你dirty hand的特征工程。

在机器学习流程中的视角

我们再回头讲一下这个东西的重要性，特征工程是机器学习，甚至是深度学习中最为重要的一部分，也是课本上最不愿意讲的一部分，特征工程往往是打开数据密码的钥匙，是数据科学中最有创造力的一部分。因为往往和具体的数据相结合，很难优雅地系统地讲好。所以课本上会讲一下理论知识比较扎实的归一化，降维等部分，而忽略一些很dirty hand的特征工程技巧，和case by case的数据理解。

不妨我们再讲透一点，下面是一个经典的特征机器学习流程，输入的原始数据经过一步clean and transformer转化为建模的特征输入，最终得到模型。

建模就是从数据中学习到insights（洞见）过程，这个过程其实是很曲折的，他要经过数据的表达，模型的学习两步。

数据的表达就是原始数据经过clean and transformer得到features的过程，即为特征工程。

还是以具体的例子来讲。

我们回到刚才的身材分类器的例子上，在方式一我们使用了核方法给逻辑回归升维，方式二使用了特征方法。

要知道天下没有免费的午餐，在你使用核方法升维的时候，实际很难精炼出恰好是x*y^(-2)这样的多项式表达，你肯定是一股脑地把x*y，x^2*y, x*y^2 这些项都扔进去了。

这么暴力的操作，有两个问题，一是共线性，二是噪声。

第一、共线性的意思是几个项表达的含义是趋同的，保持了很强的线性关系，对于逻辑回归是致命的问题，因为他带来了权重的不稳定，要知道逻辑回归权重可是暗示了特征重要性的。

（要是你对这段话，不好理解的话，仔细学习下逻辑回归模型和共线性的理论，此处不单独展开）

第二、噪声让你的分类器学习到了一些不好的东西，对你的决策没有产生泛化的贡献，反而带跑偏你的模型，学习到了一些不是知识的边边角角。

特征工程类似于炼丹术士的精炼过程。

他的作用就是把人的知识融入到数据表达中，减轻模型的负担，让模型更容易学习到本质的知识。

从NN与GBDT讨论的视角

之间写过一篇文章，为什么GBDT可以超越深度学习，有读者说我是标题党，我结合这篇推文，继续把他翻出来。

那篇文档里有个很重要的观点是这张图。

这个图表达意思是，在人的认知可解的时候，乃至超越数据的非线性，就是y>x那根斜对角线的上方，是GBDT可以超越神经网络的时候。

人的认知可解，对应着就是特征工程的难度和可行性。

还是不好理解，看下面这样一个具体的例子。

如果你对speech稍有了解，或者做过说话人验证/声纹识别（SVR）任务，你会知道，有一种特征工程叫做MFCC 特征，现在解决说话人本身特性的问题，前端还是无法离开MFCC，而我认为MFCC是一种非常有代表性的饱含了专家知识的特征工程，感兴趣的同学可以了解一下相关的知识。

如果你有了MFCC这样的工具，你用不太复杂的浅层NN（TDNN），都能取得超越输入原始语音采样序列，放到复杂transformer中的效果。

另外，在某些类型的数据上，特种工程很难施展拳脚，类似于id序列，典型的任务如NLP，CTR等。

NLP是人类知识凝练的字节单元，CTR是大规模的稀疏id序列，这两种数据上，虽然人的认知是到位了，但是不可解。特征工程施展不开。

而特征工程最能施展拳脚的地方就是工业界的异质表格(Tabulr)数据，同质数据是各列数据的单元要素接近，如文本对应字符，图片对应像素，语音对应语音frame。

这个结论在Yandex团队2021年论文 《Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data》里印证了。这也是为什么早些年一票Kaggle比赛，清一色的XGB和LGB屠榜。

一言以蔽之的话，就是我之前文章的配图，好风凭借力，助我上青云。（写着写着怎么越来越像炒冷饭）

好风：在知识学习上恰当的模型。既不太复杂引入过多噪声和其他的问题，也没有太简单不足支撑，内在的机理有利于知识的学习。

借力：机器学习中使用特征工程的过程，人脑把数据经过处理，精炼，得到更接近结果的表达，更直白的可以得到预测目标。

特征工程的道与术

前面都在讲特征工程的道，而特征工程具体的术的话，其实也没有必要讲的特别详细了，但是我还是给你准备了一些关于术方面的资料的。

其实这部分真的没必要展开讲了，很多是熟能生巧，case by case，结合具体的业务的事情。

比如你们用的滑动验证码，这里面其实就有很多特征工程的东西，对鼠标的移动行为的各种角度的刻画，比如速度，加速度，角度等。

这里引用了知乎JovialCai的回答里的一张图。以风控场景为例，一些可能有用的数据如下（这里其实收集数据源的角度更大一些）：

我帮他拍几个很有用的特征

1.支付金额为整数的占比（刻画支付金额是不是都是整数）

2.支付金额分布前10的占比（刻画支付金额是不是集中在几个数里）

3.支付商铺的id占比（刻画支付金额是不是集中在几个店铺里）

4.非运营时段夜间交易行为数量（高危支付行为数量）

其他如图所示（引用了知乎JovialCai）：

一些收集的术的资料

很多资料下载需要翻墙，整理的一些能下载下来的，公众号里回复“特征工程”即可获取。

附带链接地址（知乎上不好放外链）

https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/607394337

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