特征工程常用
常用特征处理：
- 常见时间日期类特征：年/月/时、第几周/周次、是否周末、节假日、时差等
- 日期类聚合特征：客户最活跃的月份、某类产品上周累计销售、特定客户的周末消费额等
- 常用统计类特征：最值、均值、唯一值、偏度、峰度、KStat、分位数等
更多时序类衍生特征可参考tsfresh概述
其他特征处理技巧：
- 多项式特征（
preprocessing.PolynomialFeatures） - 分箱（数值型变量 转 类别型变量，
pandas.cut） - 对数化（修正存在高方差的数值型变量，
numpy.log）
缺失填充也可以是特征工