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特征工程在AML对照实验中的实践

共计 30 章节
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01
课程导论
特征工程在AML中的核心地位 · 对照实验的基本概念 · 课程目标与学习路径
课程导论AML
02
AML框架概述
主流AutoML框架（AutoGlu… · H2O · FLAML）对比
AML框架概述
03
对照实验设计原则
控制变量法 · 基线模型设定 · 随机种子与可重复性
对照实验设计原则控制变量法
04
数据清洗基础
缺失值处理策略（删除 · 均值/中位数填充 · 模型预测填充）
数据清洗基础缺失值处理策略
05
数值特征标准化
Z-score标准化 · Min-Max归一化 · RobustScaler
数值特征标准化Z-score
06
类别特征编码
Label Encoding · One-Hot Encoding · Target Encoding
类别特征编码Label
07
时间特征工程
日期分解（年/月/日/星期） · 时间窗口聚合 · 滞后特征
时间特征工程日期分解
08
文本特征提取
TF-IDF · 词袋模型 · N-gram特征
文本特征提取TF-IDF
09
特征交叉与组合
多项式特征 · 笛卡尔积交叉 · 基于业务逻辑的组合特征
特征交叉组合
10
特征选择方法
过滤法（方差阈值 · 卡方检验） · 包裹法（递归特征消除）
特征选择方法过滤法
11
降维技术
PCA主成分分析 · t-SNE可视化 · UMAP
降维技术PCA
12
特征重要性分析
基于树模型的特征重要性 · Permutation Import… · SHAP值
特征重要性分析基于树模型的特征…
13
数据划分策略
分层抽样 · 时间序列划分 · K折交叉验证
数据划分策略分层抽样
14
基线模型构建
逻辑回归 · 决策树 · 随机森林
基线模型构建逻辑回归
15
实验一
缺失值填充方法对照实验——均值填充…
实验一缺失值填充方法对…
16
实验二
数值标准化方法对照实验——Stand…
实验二Stand
17
实验三
类别编码方法对照实验——One-Ho…
实验三One-Ho
18
实验四
特征选择方法对照实验——方差阈值 v…
实验四特征选择方法对照…
19
实验五
降维对模型性能的影响对照实验——PC…
实验五PC
20
实验六
特征交叉对模型性能的影响对照实验——…
实验六特征交叉对模型性…
21
实验七
时间特征工程对照实验——原始时间戳…
实验七时间特征工程对照…
22
实验八
文本特征提取方法对照实验——TF-I…
实验八TF-I
23
实验结果可视化
箱线图 · 折线图 · 柱状图对比
实验结果可视化箱线图
24
超参数与特征工程的交互
特征工程改变后超参数是否需要重新调优 · 联合搜索策略
超参数特征工程的交互
25
自动化特征工程工具
Featuretools · tsfresh · OpenFE
自动化特征工程工…Featuretools
26
特征存储与版本管理
特征仓库（Feast） · 特征版本控制 · 与实验管理系统的集成
特征存储版本管理
27
大规模数据下的特征工程
Spark特征工程 · Dask并行处理 · 内存优化策略
大规模数据下的特…Spark
28
特征工程中的常见陷阱
数据泄露 · 过拟合 · 特征冗余
特征工程常见陷阱
29
综合实战项目
端到端AML对照实验——从原始数据到…
综合实战项目AML
30
课程总结与进阶方向
特征工程前沿（自动特征学习 · 深度特征） · 持续学习资源
课程总结进阶方向