特征工程通过稳健统计量、分箱钝化、容错交互和噪声感知特征提升模型鲁棒性。用中位数/IQR替代均值/标准差，等频分箱与目标编码处理类别噪声，交互加约束，引入变异系数与邻近一致性等辅助特征。
特征工程是提升模型在噪声数据上鲁棒性的最直接、最有效的手段之一。它不依赖复杂模型或大量算力，而是通过更合理地表达原始信息，让模型“看到更干净的信号”。关键不在去掉噪声，而在削弱噪声对建模逻辑的干扰。
均值、标准差等经典统计量容易被异常值带偏。在含噪声的数据中，应优先使用对离群点不敏感的替代方案：
np.median）代替均值计算中心趋势max - min，改用 q95 - q05（5%~95%分位差）噪声常表现为连续特征上的微小抖动，而模型真正需要的是趋势或区间判断。分箱能天然抑制高频扰动：
pd.qcut）比等宽分箱更适应偏态分布，减少边界处的噪声放大np.where(..., 'normal', 'outlier')），显式建模噪声模式两个含噪特征相乘或相除，误差会放大。交互特征需加约束：
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(np.sign(a) == np.sign(b)) & (np.abs(a) > 0.5) & (np.abs(b) > 0.5)
degree=2），并配合 interaction_only=True 防止高阶噪声耦合np.where(B > 1e-3, A/B, 0)
不试图消灭噪声，而是告诉模型“这里可能有噪声”：
np.abs(np.diff(x, n=2)) 的局部最大值检测结果基本上就这些。特征工程不是一步到位的技巧堆砌，而是围绕“噪声从哪来、怎么影响决策、模型哪里容易被骗”持续提问的过程。动手时多画几个分布直方图、看看排序后的标签跳变点，比调参更能守住鲁棒性底线。
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