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变量分箱与特征工程实践资料

共计 30 章节
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01
特征工程概述
特征工程的定义 · 重要性 · 在机器学习流程中的位置
特征工程概述特征工程的定义
02
变量类型与分布分析
连续变量 · 离散变量 · 分类变量
变量类型分布分析
03
数据清洗基础
缺失值处理（删除 · 填充 · 插值）
数据清洗基础缺失值处理
04
特征缩放与标准化
Min-Max归一化 · Z-score标准化 · RobustScaler
特征缩放标准化
05
分箱概念与目的
分箱的定义 · 为什么需要分箱（处理噪声 · 非线性关系
分箱概念目的
06
等距分箱
等距分箱原理 · 实现方法（pandas cut） · 适用场景
等距分箱等距分箱原理
07
等频分箱
等频分箱原理 · 实现方法（pandas qcut） · 适用场景
等频分箱等频分箱原理
08
聚类分箱
基于K-Means的聚类分箱原理 · 实现步骤 · 优缺点
聚类分箱K-Means
09
决策树分箱
基于决策树的分箱原理 · 利用树模型找到最优切分点 · 实现方法（使用sklearn tre…
决策树分箱基于决策树的分箱…
10
卡方分箱
卡方分箱原理 · 卡方统计量计算 · 合并相邻区间
卡方分箱卡方分箱原理
11
最优分箱（WOE/IV）
WOE（证据权重）与IV（信息量）的… · 计算 · 在分箱中的应用
WOE/IV最优分箱
12
分箱效果评估
分箱后变量的稳定性（PSI） · 单调性检查 · IV值评估
分箱效果评估PSI
13
特征编码基础
Label Encoding · One-Hot Encoding · Ordinal Encoding的原…
特征编码基础Label
14
高基数特征编码
Target Encoding · Count Encoding · Frequency Encoding
高基数特征编码Target
15
特征交叉与组合
特征交叉的概念 · 多项式特征（PolynomialFe… · 笛卡尔积交叉
特征交叉组合
16
时间特征工程
时间戳分解（年 · 月 · 日
时间特征工程时间戳分解
17
文本特征工程
TF-IDF · 词袋模型 · N-gram
文本特征工程TF-IDF
18
数值特征变换
对数变换 · Box-Cox变换 · Yeo-Johnson变换
数值特征变换对数变换
19
特征选择基础
过滤法（方差阈值 · 相关系数 · 卡方检验）
特征选择基础过滤法
20
主成分分析（PCA）
PCA原理 · 协方差矩阵 · 特征值与特征向量
PCA主成分分析
21
线性判别分析（LDA）
LDA原理 · 与PCA的区别 · LDA用于特征提取与降维
LDA线性判别分析
22
特征重要性评估
基于树模型的特征重要性（Gini重要… · Permutation Import… · SHAP值基础
特征重要性评估Gini
23
特征工程Pipeline构建
使用sklearn Pipeline · ColumnTransformer组… · 自动化特征工程流程
Pipeline特征工程
24
特征存储与版本管理
特征存储（Feature Store… · 特征版本管理 · 特征回溯
特征存储版本管理
25
自动化特征工程
Featuretools库介绍 · 深度特征合成（DFS） · 自动生成聚合特征与转换特征
自动化特征工程Featuretools
26
特征工程在风控场景的应用
信用评分卡中的分箱与WOE转换 · 拒绝推断 · 特征稳定性监控
特征工程风控场景的应用
27
特征工程在推荐系统的应用
用户画像特征 · 物品特征 · 上下文特征
特征工程推荐系统的应用
28
特征工程在时间序列预测的应用
滞后特征 · 滚动窗口统计 · 季节性分解
特征工程时间序列预测的应…
29
特征工程实战案例（一）
使用Kaggle房价预测数据集 · 完整演示特征工程流程（缺失处理 · 分箱
特征工程实战案例Kaggle
30
特征工程实战案例（二）
使用信用卡欺诈检测数据集 · 处理不平衡数据 · 构建时间窗口特征
特征工程实战案例使用信用卡欺诈检…