在特征清洗时，我们已经处理过一部分的特征，包括缺失值处理，异常值处理，数据分桶，特征的归一化和标准化。同时，特征工程还包括特征构造，特征选择，降维处理。
1，异常值处理
常用方法包括：
1）箱线图分析
2）box-cox转换（处理有偏分布）
3）长尾截断
2，特征归一化和标准化
1）标准化的目的是为了转换为标准正态分布，常见的方法线性最大值法，对数法
2）归一化的目的是为了转换到【0，1】区间
3，数据分箱：
分箱就是将连续变量离散化,将多状态的离散变量合并成少状态
https://blog.csdn.net/Pylady/article/details/78882220
https://blog.csdn.net/sunyaowu315/article/details/91991208
1）无监督分箱法:
等距分箱
从最小值到最大值之间,均分为 N 等份, 这样, 如果 A,B 为最小最大值, 则每个区间的长度为 W=(B?A)/N , 则区间边界值为A+W,A+2W,….A+(N?1)W 。这里只考虑边界，每个等份里面的实例数量可能不等。
等频分箱
区间的边界值要经过选择,使得每个区间包含大致相等的实例数量。比如说 N=10 ,每个区间应该包含大约10%的实例。
以上两种算法的弊端
比如,等宽区间划分,划分为5区间,最高工资为50000,则所有工资低于10000的人都被划分到同一区间。等频区间可能正好相反,所有工资高于50000的人都会被划分到50000这一区间中。这两种算法都忽略了实例所属的类型,落在正确区间里的偶然性很大。
聚类分箱
基于k均值聚类的分箱：k均值聚类法将观测值聚为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性：第一个分箱中所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值，第二个分箱中所有观测值都要小于第三个分箱中的观测值，等等。
2）有监督分箱：
卡方分箱法(ChiMerge)
自底向上的(即基于合并的)数据离散化方法。
它依赖于卡方检验:具有最小卡方值的相邻区间合并在一起,直到满足确定的停止准则。
基本思想:
对于精确的离散化，相对类频率在一个区间内应当完全一致。因此,如果两个相邻的区间具有非常类似的类分布，则这两个区间可以合并；否则，它们应当保持分开。而低卡方值表明它们具有相似的类分布。
best-ks分箱，类似基于基尼指数进行二分类
4，缺失值处理
1）不处理，主要是xgboost等树模型，神经网络等
2）删除（缺失数据太多）
3）插值补全，包括均值，中位数，众数，建模预测，多重插补，压缩感知补全，矩阵补全等
4）分箱，缺失值归为一箱
5，特征构造
，主要根据业务指导，也有一些常用的方法：如比例，计数，求和，标准差等方法
1）构造统计量特征，报告计数，求和，比例，标准差等
2）时间特征，包括相对时间
3）地理信息，包括分箱，分布编码等方法
4）非线性交换，包括log/平方/根号
5）特征组合，特征交叉
6）仁者见仁，智者见智
6，特征筛选
1）过滤式：先对数据进行特征选择然后再训练学习器，常见的方法有relief/方差选择法/相关系数法/卡方检验法/互信息法；
2）包裹式：直接把最终将要使用的学习器的性能作为特征子集的评价准则，常见方法有LVM
3）嵌入式：结合过滤式和包裹式，学习器训练过程中自动进行了特征选择，常见的有lasso回归
7，降维处理
1）PCA/LDA/ICA
2）特征选择也是一种降维