特征工程

特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的是为了获得更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。包括特征构建、特征提取、特征选择三个部分。特征构建比较麻烦，需要一定的经验。 特征提取与特征选择都是为了从原始特征中找出最有效的特征。它们之间的区别是特征提取强调通过特征转换的方式得到一组具有明显物理或统计意义的特征；而特征选择是从特征集合中挑选一组具有明显物理或统计意义的特征子集。

特征构建

从原始数据中人工的找出一些具有物理意义的特征。需要花时间去观察原始数据，思考问题的潜在形式和数据结构，对数据敏感性和机器学习实战经验能帮助特征构建

1. 时间戳处理

    时间戳属性通常需要分离成多个维度比如年、月、日、小时、分钟、秒钟。但是在很多的应用中，大量的信息是不需要的。比如在一个监督系统中，尝试利用一个’位置+时间‘的函数预测一个城市的交通故障程度，这个实例中，大部分会受到误导只通过不同的秒数去学习趋势，其实是不合理的。并且维度'年'也不能很好的给模型增加值的变化，我们可能仅仅需要小时、日、月等维度。因此当我们在呈现时间的时候，试着保证你所提供的所有数据是你的模型所需要的。

特征选择

  特征选择是剔除不相关或者冗余的特征，减少有效特征的个数，减少模型训练的时间，提高模型的精确度。特征提取通过特征转换实现降维，特征选择则是依靠统计学方法或者于机器学习模型本身的特征选择（排序）功能实现降维。