AI辅助特征工程全流程：大模型驱动的特征选择、衍生与降维实操

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通过AI大模型的深度介入，特征工程的效率可提升40%-60%，尤其在跨模态特征融合、领域适配特征衍生等复杂场景中优势显著。研究者需在自动化流程中嵌入人工校验环节（如特征业务含义审查、模型性能对比），并结合领域知识调整AI生成的特征，确保特征工程既提升模型效果，又具备业务可解释性。

一、特征工程核心逻辑与AI协同优势
特征工程是将原始数据转化为机器学习可用特征的关键环节，涵盖：
特征选择：从原始特征中筛选最具预测性的子集；
特征衍生：通过原始特征组合生成新特征；
特征降维：在保留关键信息的前提下减少特征维度。

DeepSeek 等大模型可通过提示词交互实现：
自动识别数据类型与特征重要性；
生成特征工程代码与可视化；
提供领域适配的特征衍生思路；
解释降维结果的业务含义。

二、特征选择：从自动筛选到重要性解释
1. 结构化数据特征选择（以波士顿房价数据为例）
Step 1：数据加载与探索
提示词示例：
【任务】对波士顿房价数据进行特征选择：  
[数据字段：CRIM(犯罪率)、ZN(住宅用地比例)、INDUS(工业用地比例)、CHAS(查尔斯河)、NOX(氮氧化物)、RM(房间数)、AGE(房龄)、DIS(就业中心距离)、RAD(高速公路可达性)、TAX(房产税)、PTRATIO(师生比)、B(黑人比例)、LSTAT(低收入比例)、MEDV(房价中位数)]  
要求：
    1. 识别数值型与分类型特征；  
    2. 计算特征与目标变量(MEDV)的相关性；  
    3. 生成特征重要性排序表。  

DeepSeek 输出：
    数值型特征：CRIM, ZN, INDUS, NOX, RM, AGE, DIS, RAD, TAX, PTRATIO, B, LSTAT
    分类型特征：CHAS（0/1）
    相关性排序（部分）：RM (0.7), LSTAT (-0.74), DIS (-0.66), PTRATIO (-0.51)...

Step 2：过滤法特征选择
提示词：
【任务】使用皮尔逊相关系数选择前5个特征：  
要求：  
    1. 生成sklearn SelectKBest代码；  
    2. 输出选中特征名称；  
    3. 解释选择逻辑（如相关性绝对值>0.5）。  

代码生成示例：
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

# 选择前5个特征
selector = SelectKBest(f_regression, k=5)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

# 获取选中特征索引
selected_indices = selector.get_support(indices=True)
selected_features = X.columns[selected_indices]

print("选中特征:", selected_features)
# 输出：['LSTAT', 'RM', 'DIS', 'PTRATIO', 'NOX']

Step 3：嵌入法特征重要性解释
提示词：
【任务】使用随机森林计算特征重要性：  
要求：  
    1. 生成特征重要性条形图；  
    2. 解释LSTAT(低收入比例)重要性最高的可能原因；  
    3. 提示是否存在特征共线性问题。  

三、特征衍生：从自动生成到领域适配
1. 时间序列特征衍生（以电商销售数据为例）
提示词设计：
【任务】从销售数据中衍生时间特征：  
[输入字段：日期、销售额、销量、用户ID]  
要求：  
    1. 从日期中提取年/月/日/周/季度；  
    2. 计算同比特征（如本月销售额/去年同月销售额）；  
    3. 生成"周末销售占比"特征（周末销售额/总销售额）。  

代码实现（DeepSeek 生成）：
# 日期特征提取
data['年份'] = data['日期'].dt.year
data['月份'] = data['日期'].dt.month
data['星期'] = data['日期'].dt.weekday_name
data['季度'] = data['日期'].dt.quarter

# 同比特征
last_year_data = data.groupby(['用户ID', data['日期'].dt.year.rename('去年')])['销售额'].sum()
data['销售额同比'] = data.apply(
    lambda x: x['销售额'] / last_year_data.get((x['用户ID'], x['年份']-1), 1),
    axis=1
)

# 周末销售占比
weekend_sales = data[data['星期'].isin(['Saturday', 'Sunday'])].groupby('用户ID')['销售额'].sum()
data['周末销售占比'] = data.apply(
    lambda x: weekend_sales.get(x['用户ID'], 0) / x['销售额'],
    axis=1
)

2. 文本特征衍生（以用户评论为例）
提示词示例：
【任务】从电商评论中衍生情感特征：  
[输入：1000条手机评论文本]  
要求：  
    1. 使用VADER模型计算情感极性；  
    2. 提取关键词频率（如"续航""卡顿""性价比"）；  
    3. 生成"情感强度×关键词频率"的交互特征。  

四、特征降维：从算法选择到可视化解释
1. 主成分分析（PCA）降维实操
提示词框架：
【任务】对信用卡用户数据进行PCA降维：  
[输入：20维用户特征，含消费频率、额度使用、还款记录等]  
要求：  
    1. 计算方差解释率，确定主成分数量；  
    2. 生成累计方差解释率折线图；  
    3. 解释前3个主成分的业务含义（如"消费能力""还款稳定性"）。  

关键代码与输出：
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# 标准化特征
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# PCA降维
pca = PCA()
pca.fit(X_scaled)

# 计算累计方差解释率
cum_variance = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)

# 确定主成分数量（累计方差>80%）
n_components = np.argmax(cum_variance >= 0.8) + 1
print(f"选择{n_components}个主成分，累计方差解释率{cum_variance[n_components-1]:.2f}")

# 可视化
plt.plot(range(1, len(cum_variance)+1), cum_variance, 'o-')
plt.axhline(y=0.8, color='r', linestyle='--')
plt.xlabel('主成分数量')
plt.ylabel('累计方差解释率')

业务解释示例：
    主成分 1（方差解释率 35%）：综合反映消费频率与额度使用，命名为 "消费活跃度"；
    主成分 2（方差解释率 25%）：与还款准时性高度相关，命名为 "信用风险"；
    主成分 3（方差解释率 18%）：与分期使用频率相关，命名为 "资金需求强度"。

2. 非线性降维（t-SNE）与可视化
提示词示例：
【任务】对客户分群数据进行t-SNE降维：  
[输入：10维客户特征，已聚类为5类]  
要求：  
    1. 降维到2维用于可视化；  
    2. 按聚类标签着色，生成散点图；  
    3. 解释不同颜色簇的特征差异（如高消费vs低消费群体）。  

五、领域适配的特征工程案例：医疗数据分析
1. 特征选择：疾病预测场景
提示词：
【任务】从糖尿病患者数据中选择关键特征：  
[输入字段：年龄、BMI、血压、血糖、血脂、家族病史、吸烟史、饮酒史、并发症数量]  
要求：  
    1. 使用XGBoost计算特征重要性；  
    2. 识别与糖尿病并发症最相关的3个特征；  
    3. 结合医学知识解释（如血糖波动、BMI、并发症数量）。  

2. 特征衍生：医学影像特征
提示词框架：
【任务】从肺部CT影像衍生诊断特征：  
[输入：512×512像素CT图像]  
要求：  
    1. 使用DeepSeek-VL模型提取病灶区域特征（面积、形状、密度）；  
    2. 计算病灶与肺门的距离；  
    3. 生成"病灶负荷指数"（面积×密度/肺体积）。  

六、AI 辅助特征工程的高阶技巧
1. 自动化特征工程流水线
提示词模板：
【任务】构建自动化特征工程流程：  
[输入：电商用户行为数据（数值型+文本型+时间型）]  
要求：  
    1. 自动识别数据类型，分模块处理；  
    2. 数值型：标准化+特征选择；  
    3. 文本型：向量化+关键词提取；  
    4. 时间型：衍生周期特征+同比特征；  
    5. 生成可复用的Python函数。  

2. 特征重要性归因解释
提示词示例：
【任务】解释随机森林模型的特征重要性：  
[输入：特征重要性排序：收入>年龄>教育水平>职业]  
要求：  
    1. 生成SHAP值可视化；  
    2. 解释收入特征重要性高的3个可能原因；  
    3. 提示是否需要进一步衍生收入相关特征（如收入波动、收入来源）。  

3. 跨模态特征融合
提示词设计：
【任务】融合用户画像与产品图像特征：  
[输入：  
     - 文本：用户购买评论；  
     - 图像：产品外观图；  
     - 数值：购买价格、频次]  
要求：  
    1. 文本：生成情感特征；  
    2. 图像：提取颜色、形状特征；  
    3. 数值：标准化+衍生交互特征；  
    4. 生成跨模态融合特征矩阵。  

七、质量控制与实践建议
特征有效性验证：
提示词：
【任务】评估特征工程效果：  
    1. 对比特征工程前后的模型性能（如随机森林的AUC）；  
    2. 生成特征重要性变化对比图；  
    3. 识别无效特征（如重要性<0.01且衍生复杂的特征）。  

领域知识融合：
在金融风控中，提示词需加入：
【任务】结合金融知识衍生特征：  
    1. 生成"负债收入比"（负债/收入）；  
2. 计算"信用账户年龄"（当前时间-开卡时间）；  
3. 提示"连续还款次数"与"逾期次数"的交互特征。  


计算资源优化：
对高维数据，提示词可指定：

【任务】优化特征工程计算效率：  
    1. 对数值特征使用PCA降维（保留90%方差）；  
    2. 对文本特征使用TF-IDF+SelectKBest；  
    3. 生成内存占用对比报告（原始vs优化后）。  

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关键词：特征选择 composition Components regression Processing