特征工程核心是结合业务、分布与模型特性转换数据：数值型需处理异常值与偏态（如log1p）、构造比值；类别型依基数选编码，低基数用独热，高基数用目标编码或嵌入。
Python实现特征工程，核心是把原始数据变成模型能更好理解的输入形式。不是简单做标准化或编码，而是结合业务逻辑、数据分布和模型特性做有针对性的转换。
均值归一化（StandardScaler）或最小-最大缩放（MinMaxScaler）适合线性模型，但树模型（如XGBoost、随机森林）对量纲不敏感，强行缩放反而可能破坏原始分布信息。更关键的是处理异常值和偏态分布：
np.log1p(x)（自动处理0值）低基数类别（
时间字段别只拆成年月日小时——提取周期性信号更重要：
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sin(2π×hour/24)，让23点和0点在空间上更接近人工构造交叉特征（如“城市 × 季节”、“用户等级 × 商品价格区间”）要有业务依据，避免盲目组合。高维稀疏特征（如One-Hot后几百列）建议用以下方式压缩：
基本上就这些。特征工程没有银弹，关键是多看数据、多试假设、多验证效果——用验证集上的指标说话，而不是凭感觉选方法。
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