XGBoost简介
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升（Gradient Boosting）的集成学习方法，它通过构建多棵回归树来进行预测。每棵树都根据之前所有树的误差进行建立，通过多轮迭代，逐步缩小误差。XGBoost使用了一种特殊的目标函数，该函数包含了预测误差（如平方损失）和正则化项（用于防止过拟合）。
在XGBoost中，预测值由多棵树的预测结果组合而成。每棵树都对输入特征进行分裂，以尽量降低预测误差。特征分裂时的标准是寻找可以最大化增益（Gain）的特征，即在分裂后预测误差的降低程度。增益的计算依赖于特征分裂前后的样本梯度（Gradient）和海森矩阵（Hessian）的统计量
在每轮迭代中，XGBoost会找到使目标函数下降最快的切分点。为此，它会考虑每个特征的所有可能切分点，并计算每个切分点的增益。增益是基于目标函数的二阶导数计算的，可以理解为预测误差的降低程度。
XGBoost有你想象的那么智能吗？并没有
我举个例子，比如对于同一个数据集中的A和B行数据，他们的“payment”和“time_period”分别是600,200和6000,2000，虽然绝对值不一样，但是可以看得出来他们的payment与time_period的比值都是3，这个比值可能是一个重要特征，但是如果只有原特征，xgboost的数据计算过程能否能甄别这个特征呢？
答案是不行的。XGBoost 本身主要是一种梯度提升决策树模型，它并没有内置的特征工程功能。特征工程需要在数据预处理阶段完成。
什么模型可以较好的捕捉这种复杂交互关系呢？
能够自动识别特征之间的交互关系的是神经网络模型。关于神经网络，由于其模型结构和学习能力的特点，它确实可以自动学习特征之间的交互和复杂关系。例如，在深度学习模型中，网络的多层结构使得模型可以学习到高阶特征组合。在某种程度上，这意味着神经网络能够捕捉到一些隐含的特征关系，如 "payment" 和 "time_period" 之间的比值。然而，即使神经网络具有自动学习特征的能力，为模型提供明确的特征工程仍然可能有益于提高模型性能。
回到我举的例子，XGBoost在处理特征时并不会直接识别不同特征之间的比值关系。只有通过特征工程，我们才能可以帮助 XGBoost 更好地捕捉这类特征间的关系。
什么样的特征工程是有效的
没用的特征工程有哪些
涉及特征量级缩放的特征处理：同比倍数扩大或者缩小，归一化缩放，对某列数据取对数。这些都是对于XGBoost没有用的处理。
但是，在实践中，对特征进行缩放（例如，最小最大缩放或标准化）有时可能对性能产生微弱的影响。
这是因为XGBoost 对特征的量级缩放不敏感。 XGBoost 基于树模型，它在特征空间中做的是分割而不是数值计算。换句话说，XGBoost 关注的是特征的排序（即特征值之间的相对大小关系），而不是特征的实际数值。
然而，对于其他模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络等，特征缩放通常是很重要的预处理步骤，因为这些模型在计算过程中会涉及特征值的加权求和。在这种情况下，特征的量级会影响参数估计和模型性能。
有用的特征工程有哪些
针对其他特征工程，如文本特征处理、类别特征编码、特征交互等，仍然需要人工进行处理。
特征交互：创建两个或多个特征之间的交互特征。详细见下文特征选择：使用特征选择方法（例如基于树模型的特征重要性、递归特征消除等）可以帮助消除不相关或冗余特征，提高模型性能。详细见下文多重共线性噪声处理：对于多重共线性因子，可考虑采用PCA降维的方法减弱共线性的噪声。详细见下文文本特征处理：将文本信息转化为embedding（目前可通过调用腾讯或者OpenAI等的句嵌入API来非常简单的实现，不要自己重新造轮子！）。关于embedding在树模型中使用的思路，可看我的这篇文章文本嵌入（embedding）在XGBoost这种树模型中使用的思路特征缩放：由于 XGBoost 主要依赖于树结构进行建模，它对特征的缩放不敏感。但是，在实践中，对特征进行缩放（例如，最小最大缩放或标准化）有时可能对性能产生微弱的影响。特征交互方法
常见的特征交互类型包括：
加法交互：将两个特征相加以创建新特征。例如，特征 A 和特征 B 的加法交互为 A + B。减法交互：将一个特征减去另一个特征以创建新特征。例如，特征 A 和特征 B 的减法交互为 A - B。乘法交互：将两个特征相乘以创建新特征。例如，特征 A 和特征 B 的乘法交互为 A * B。除法交互：将一个特征除以另一个特征以创建新特征。例如，特征 A 和特征 B 的除法交互为 A / B。高阶特征 多项式交互：将特征组合成多项式项以创建新特征。例如，特征 A 和特征 B 的二次多项式交互为 A^2, A * B, B^2。类别特征交互：对于类别特征，可以使用组合（如 one-hot 编码）或其他编码方法（如 target encoding）来创建新特征。当然，我们没有必要手写一个个穷举这些规则，早就有开源的Python特征工程库可自动实现以上工程的穷举。
自动化特征工程库（Python）：
Featuretools：这是一个用于自动特征工程的 Python 库，可以自动构建特征矩阵，支持多种实体和实体间的关系。 网址：https://github.com/alteryx/featuretoolsTPOT：TPOT 是一个自动化机器学习工具，使用遗传算法进行特征工程、模型选择和超参数优化。 网址：https://github.com/EpistasisLab/tpotAutoFeat：这是一个自动化特征工程库，可以自动生成新的数值特征并选择最重要的特征。 网址：https://github.com/cod3licious/autofeatsklearn.preprocessing：虽然这不是一个完全自动化的特征工程库，但 scikit-learn 的 preprocessing 模块提供了许多有用的预处理方法，如特征缩放、类别特征编码等。 网址：https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html特征选择 与 多重共线性问题 解决方法
见我的另一篇文章
树模型（如XGBoost）对数据噪声、过拟合问题的认识、应对方法简单总结
的后半部分。
谢谢
