Datawhale时间序列挖掘学习资金流入流出预测（五）之特征工程

本篇是（五）特征工程 学习笔记   （一）理论说明 基于对数据的分析和探索可以发现潜在的有效特征，在提取潜在有效特征后，我们进一步分析这些特征与因变量的关联以筛选有预测价值的特征。 特征越好，模型性能越出色。 特征越好，模型越简单。 特征越好，模型灵活性越强。  特征构建  （1）离散型特征（特征编码） 可用于设计规则 易于拟合模型，比如xgboost，lightgbm，catboost都以决策树

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