本文探讨了离散特征编码方法，如one-hot encoding之外的另一种策略——特征交叉，它能捕捉特征间的交互作用。通过实例和《Probabilistic machine learning》中的相关内容，深入解析如何通过经度×纬度等组合来揭示特征间的关系。
对于离散特征，如类别特征，除了常用的one-hot encoding（dummy encoding）方法，还有一种方法-特征交叉。前者可以学习到每个特征的main effects，但是不能学习到特征之间的interaction effects。
可以通过特征交叉，也叫特征组合，比如两个特征：经度和纬度，可以组合成经度✖️纬度。
推荐参考《Probabilistic machine learning》书中1.5.3部分进行学习：
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