滑动窗口差分特征 (Difference in Rolling Window)：在滑动窗口内计算差分特征，用于捕捉时间序列的趋势变化。 卡方分箱 (Chi-Square Binning)：将连续特征分成不同区间，以保留数据分布的重要信息。 时间序列...

频率编码 (Frequency Encoding)：用类别出现的频率替代原始值，有助于模型学习类别的稀有程度。 目标编码 (Target Encoding)：用目标变量的统计信息（如平均值、标准差）替换类别特征，从而传递目标变量的信息。 时间特征 ...

前言越写越上头，话不多说，再续前缘！ 方法 空间特征 (Spatial Features)：对于地理数据，可以提取经纬度、距离、区域等空间特征，用于地理信息系统分析。 音频特征 (Audio Features)：从音频数据中提取梅尔频谱、音高、节奏等...

起因很想打比赛，然后发现大部分的机器学习比赛中特征工程才是最重要的，因此就小小的总结一下把，也省得天天打游戏==（也不知道能坚持多久???） 方法 归一化 (Normalization)：通过将特征缩放到一定范围，如0到1或-1到1，以便模型更好地处...