Datawhale時間序列挖掘學習資金流入流出預測（五）之特徵工程

本篇是（五）特徵工程 學習筆記   （一）理論說明 基於對數據的分析和探索可以發現潛在的有效特徵，在提取潛在有效特徵後，我們進一步分析這些特徵與因變量的關聯以篩選有預測價值的特徵。 特徵越好，模型性能越出色。 特徵越好，模型越簡單。 特徵越好，模型靈活性越強。  特徵構建  （1）離散型特徵（特徵編碼） 可用於設計規則 易於擬合模型，比如xgboost，lightgbm，catboost都以決策樹

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