本次主要内容是：特征工程中类别字段、数值字段和日期字段的编码方法。对于类别字段，为了避免标签信息泄露，可以使用平均值来代替某个取值对应的标签。此外，还介绍了数值字段的处理方法，包括缩放和分箱。缩放是为了避免标签泄露和模型学习细枝末节规律，而分箱则是手动将数值划分为不同的区间。对于日期字段，介绍了提取离散特性和避免信息泄露的方法。此外，还强调了不同类型特征的注意事项，如数值类型特征容易出现异常值和离群点。
一、类别字段的特征工程
1.可以使用One-Hot Encoding，但维度较大时可能导致问题。
2.Label Encoding的优点是不增加原始类别的维度，缺点是编码后字段间会产生大小关系。
3.大部分情况下：对于取值空间小的类别（小于10的)，使用One-Hot Encoding；取值空间大的类别（大于10的)，使用Label Encoding。
4.顺序编码ordinal encode：识别字段的大小关系，需要人工进行参与，而且对字段有一定的理解，用顺序编码是比较好。
5.binary encode：与onehot差不多，但是是以二进制的形式进行编码，是onehot的一种压缩版本。
6.frequency/count encode，利用出现次数或频率来进行编码，优点是任何字段都可以使用。缺点是只有数据集分布整体比较一致的情况下才能使用。也可以单纯用来计数。
7.mean/target encode根据标签的值取平均进行编码，优点：帮助模型快速收敛。缺点：容易过拟合，和标签泄露。利用训练集的target encode作为验证集字段的编码。
二、数值字段的特征工程：信息量大，容易出现异常点和离群点，很少对它进行处理
1.数值型特征如年龄、成绩等，常见于数据集中。
2.数值型特征的处理包括取整和分箱，目的是减少取值空间的精确度，防止模型过拟合。
3.取整可以通过向下取整、向上取整或四舍五入等方式进行。
4.分箱可以将连续的数值区间划分为不同的箱子，便于模型处理。
取整：利于机器学习规则
分箱：用二值化的bins或者box来完成
三、日期字段的特征工程
1.日期型特征需要提取其离散特性，如年、月、日、星期等。
2.可以通过统计日期字段的持续时间、间隔时间、历史中位数等信息来构建特征。
3.日期字段的处理需要注意信息泄露问题，特别是在标签存在先后次序的情况下。