特征工程是机器学习和数据挖掘中的一个关键步骤，它涉及从原始数据中提取、构建和选择对模型预测有用的特征。以下是一些常用的特征工程方法：

统计特征

均值、标准差、最大值、最小值等。

类别特征处理

One-Hot编码或哑码编码，将离散特征转换成多个二值特征。

比例特征

计算类别特征在特定数据集中出现的概率。

时间序列特征

用户购买时间差、用户活跃时间等。

交叉特征

将用户ID和商品ID组合，表示用户对商品的特征。

特征抽取

基于TF-IDF和Word2Vec的文本特征抽取。

特征组合

将低维离散特征进行组合，例如年龄段的组合。

特征变换

使用log函数、开根号等常用特征变换方式。

特征缩放

数值特征归一化操作及标准化操作。

时间窗口划分衍生特征

将时间戳属性分离成多个维度，如年、月、日、小时、分钟、秒钟，并根据需要选择相关维度。

分解类别属性

将类别型属性转换成二元属性，例如通过独热编码（One-Hot Encoding）。

分箱/分区

将数值型属性划分成确定的块，以减少噪声干扰并提高模型性能。

趋势特征

提取经济增长趋势、购买力变化趋势等。

特征创建

从现有数据中生成新特征，例如通过组合两个或多个现有特征，或对现有特征应用数学或统计函数。

特征选择

识别特定任务中最相关的特征，包括过滤方法、包装方法和嵌入方法。

降维

降低数据集的维度，同时尽量保留重要信息，例如主成分分析（PCA）。

维度不变的特征工程方法

包括标准化（如最大最小值标准化和z-score标准化）。

这些方法可以根据具体的数据集和应用场景进行选择和组合，以达到最佳的模型性能。特征工程是一个迭代的过程，可能需要多次尝试和调整才能找到最适合的特征集合。