特征工程的步骤与理解
特征工程是在原有数据的特征下，通过想象力以及对数据的理解和一些特征组合形成新的特征，再对特征评估，优胜劣汰，取出能利用的特征提供给模型建模。
特征工程的常用手段：
1.通过箱型图：
文章中的数据特征比较多，特征看图就可。
通过箱型图，可以剔除某些特征，比如说，第一张图第三行的第二列，样本非常不均衡，说明该特征无意义，还要第二张图第一行第四列，该特征的数据对预测值没有参考意义，分布相同，没有区别。
相关性分析
从中，可以剔除掉相关性的绝对值小于0.1的特征。
点线图分析
如果每个点的值域（线的长度长短有较大出入），结论则为方差较大，结论不可信。比如第二行第二列，第三行第三列，第四行第一列。
概率密度图分析
通过概率密度图分析，如果特征内数据的分布情况很相近，则对预测结果没太大用，没有贡献度，比如第四行第四列，该特征就可剔除。