数值特征是结构化竞赛中重要的特征，也是需要处理的特征。一般而言数值特征的操作，包括如下几个方面：

  • 离群点处理
  • 缺失值填充
  • 缩放处理
  • 编码处理

缺失值填充

如果使用非树模型，则需要考虑对数值特征进行填充。缺失值填充的基础方法包括：

  1. 使用统计值填充（均值/中位数/常数）
  2. 最近邻样本填充（行维度）
  3. 基于模型的填充

缩放处理

数值特征在归一化后直接加到深度模型中，直接对原始特征做归一化，或者通过BN层来做归一化。

RankGuass

将数值进行排序，然后将转换到[-1, 1]范围内，然后使用逆误差函数进行转换。

详细案例见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/330333894

标准化

最大最小缩放

最大绝对值缩放

鲁邦缩放

计算数值具体的分位点Q1和Q3，

对数转换

分位点转换

计算数值分布的分位点，将分布转为均匀分布或正态分布。

幂变换

将数值转换为更加偏向正态分布的形态

  • Box-Cox 变换
  • Yeo-Johnson 变换

编码处理

原始特征

用原始的数值作为特征，或者在数值上面做一些计算。

二值化/分箱处理

对数值按照大小进行划分，可以直接使用​​pd.cut​​实现。

Rank值

统计数值具体大小次序。

离散嵌入

利用分点可以将数值进行离散化，然后作为ID类特征加到模型中，正常参与模型训练。离散化有两个好处：一是引入非线性，二是可以过滤一些异常值。

域嵌入

将一个域内的数值型特征共享一个field embedding，可以理解为使用一个向量来转换。

树编码

通过树模型节点的划分对不同特征值划分到不同的节点，从而对其进行离散化。

【Python】特征工程：数值特征的缩放与编码_python

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