特征工程重在平衡可解释性、稳定性和泛化能力，需紧扣业务逻辑链设计有判别力的指标，避免黑盒构造；数值型特征优先分位数截断与分布变换，类别型特征推荐平滑目标编码而非One-Hot。
特征工程不是“加特征越多越好”，而是让模型能更清晰地看到数据背后的规律。核心在于可解释性、稳定性、泛化能力三者的平衡，而不是堆砌技巧。
特征是否有效，取决于它是否承载了对目标变量有判别力的信息。比如预测用户是否会流失，单纯统计“登录次数”不如拆解为“近7天连续登录中断次数”+“上月活跃天数衰减率”。关键不是技术多炫，而是能否回答“这个数字为什么会影响结果”。
树模型对数值缩放不敏感，但线性模型、距离类模型（KNN、SVM）、神经网络会受极大影响。更重要的是，真实数据常存在长尾、异常点、跨周期分布漂移——这些比标准化本身更致命。
高基数类别（如商品ID、用户ID）直接One-Hot会导致维度爆炸且稀疏。目标编码（Target Encoding）用均值替代类别，但原始版本极易导致过拟合和数据泄露。
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自动交叉（如PolynomialFeatures）在高维下不可控。真正有效的交互特征，往往来自领域知识中的“条件关系”或“比率关系”。
基本上就这些。特征工程没有银弹，但有一条铁律：每加一个特征，都要能说清它如何帮助模型区分正负样本。跑通baseline后，花80%时间在特征诊断（看SHAP值、单特征IV、PDP图），比盲目扩特征库管用得多。
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