零基础入门金融风控之特征工程

1、学习目标

1. 学习特征预处理、缺失值、异常值处理、数据分桶等特征处理方法
2. 学习特征交互、编码、选择的相应方法
3. 完成相应学习打卡任务，两个选做的作业不做强制性要求，供学有余力同学自己探索

2、特征处理

1. 数据预处理有如下三种情况，掌握即可：
   a. 缺失值的填充
   b. 时间格式处理
   c. 对象类型特征转换到数值
   

异常值处理有2种，我感觉第一种更好用，直接剔除掉：
a. 基于3segama原则
b. 基于箱型图

3. 数据分箱
   a. 固定宽度分箱
   b. 分位数分箱
   离散数值型数据分箱
   连续数值型数据分箱
   c. 卡方分箱（选做作业）

4. 特征交互
   a. 特征和特征之间组合
   b. 特征和特征之间衍生
   c. 其他特征衍生的尝试（选做作业）

5. 特征编码
   a. one-hot编码
   b. label-encode编码

6. 特征选择
   a. 1 Filter
   b. 2 Wrapper （RFE） c. 3 Embedded