连续数值变量的一些特征工程方法：二值化、多项式、数据倾斜处理

二值化处理：将细粒度的度量转化成粗粒度的度量，使得特征的差异化更大。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

X,y = load_iris(return_X_y=True)    

df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD"))

from sklearn.preprocessing import Binarizer

df_X["A"].describe()

bn = Binarizer(threshold=5.843333)

df_X["A"] = bn.transform(df_X["A"].values.reshape(-1,1))

特征多项式交互：捕获特征之间的相关性

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

X,y = load_iris(return_X_y=True)    

df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD"))

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

pnf = PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=True)

temp  = pnf.fit_transform(df_X[["A","B"]].values)

for i,column in enumerate(list("EFGH")):
    df_X[column] = temp[:,i]

数据分布倾斜的处理：

　　log变化：log变化倾向于拉高那些落在较低的幅度范围内自变量的取值，压缩那些落在较高的幅度范围内自变量的取值，log变化能够稳定数据的方差，使数据的分布接近于正太分布并使得数据与分布的均值无关。Box_Cox变换也有相似的效果，出现负数，使用常数进行偏移。

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import numpy as np

X,y = load_iris(return_X_y=True)    

df_X = pd.DataFrame(X,columns=list("ABCD"))

df_X["A"].hist(bins=10)

df_X["log_A"] = np.log10(df_X["A"])

df_X["log_A"].hist(bins=10)