【机器学习|学习笔记】组合特征（Feature Combinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。

【机器学习|学习笔记】组合特征（Feature Combinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。

【机器学习|学习笔记】组合特征（Feature Combinations）是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。

---

---

欢迎铁子们点赞、关注、收藏！
祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/147196847

---

前言

• 在机器学习的发展过程中，组合特征（Feature Combinations）已经成为提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段，尤其在结构化数据建模（如广告推荐、CTR预测、金融风控等）中具有核心地位。

下面我们将从概念、动机、发展趋势、自动化方法逐步讲清楚，并辅以完整 Python 示例来帮助理解和实战。

✅ 一、什么是组合特征？

▶ 定义：

• 组合特征是指由两个或多个原始特征通过交叉、拼接、函数变换等方式构造的新特征，用于捕捉变量之间的相互作用关系。

▶ 举个例子：

• 原始特征：

Color = ['Red', 'Blue', 'Green']
Size = ['S', 'M', 'L']

• 组合特征：

Color_Size = ['Red_S', 'Blue_M', 'Green_L']

• 它意味着模型可以区分：“红色的小号”和“红色的大号”，而不仅仅是“红色”或“小号”。

✅ 二、为什么要使用组合特征？

原因	说明
捕捉非线性关系	如“职业 = 医生 + 收入 > 1万”比“收入”或“职业”单独更具预测力
增强模型能力	线性模型无法自动建交互项，需人为提供组合特征
提升性能	在推荐系统、广告排序中组合特征显著提高AUC与CTR预测能力
降维与稀疏建模	在高维稀疏数据中，组合特征+Embeddings 是常用方式（如Wide & Deep）

✅ 三、如何构造组合特征？（附代码）

方法 1：人工交叉（简单 & 常用）

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Color': ['Red', 'Blue', 'Green'],
    'Size': ['S', 'M', 'L']
})

# 拼接组合特征
df['Color_Size'] = df['Color'] + "_" + df['Size']
print(df)

方法 2：使用 PolynomialFeatures 自动构造组合项（数值特征）

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np

X = np.array([[1, 2],
              [3, 4],
              [5, 6]])

# 包含交互项和高次项（比如 x1*x2, x1^2, x2^2）
poly = PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False)
X_poly = poly.fit_transform(X)

print("新特征名：", poly.get_feature_names_out(['x1', 'x2']))
print("组合特征：\n", X_poly)

方法 3：自动组合离散类别（sklearn.preprocessing.FunctionTransformer + OneHotEncoder）

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, FunctionTransformer

# 组合两个类别特征列
def combine_cat_features(X):
    return (X[:, 0] + "_" + X[:, 1]).reshape(-1, 1)

df = pd.DataFrame({
    'Color': ['Red', 'Blue', 'Green'],
    'Size': ['S', 'M', 'L']
})

pipe = Pipeline(steps=[
    ('combine', FunctionTransformer(combine_cat_features, validate=False)),
    ('encode', OneHotEncoder(sparse=False))
])

X_new = pipe.fit_transform(df[['Color', 'Size']])
print("组合特征编码：\n", X_new)

✅ 四、怎么有效找到有用的组合特征？

方式 1：人工先验经验

• 基于业务知识设定规则，比如：“职位 + 地区”、“设备 + 时间段”等。

方式 2：特征交叉搜索

• 枚举所有可能的特征对组合，然后使用信息增益、Gini指数等指标筛选效果最强的组合。

方式 3：模型内交叉学习（自动化）

方法	说明
树模型自动学习交互特征	如 XGBoost / LightGBM / CatBoost 能捕捉高阶交叉
Wide & Deep 网络结构	Wide部分手动交叉 + Deep部分自动提取组合
Factorization Machines（FM）	自动建二阶交互项，适合推荐系统稀疏数据
特征组合搜索算法	如 Deep Feature Synthesis（DFS）、AutoCross、AutoML

Python：用树模型评估组合特征贡献（基于特征重要性）

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

df = pd.DataFrame({
    'Color': ['Red', 'Blue', 'Green', 'Red', 'Blue'],
    'Size': ['S', 'M', 'L', 'XL', 'S'],
    'Label': [1, 0, 1, 0, 1]
})

# 编码类别
for col in ['Color', 'Size']:
    df[col] = LabelEncoder().fit_transform(df[col])

# 添加组合特征
df['Color_Size'] = df['Color'].astype(str) + "_" + df['Size'].astype(str)
df['Color_Size'] = LabelEncoder().fit_transform(df['Color_Size'])

# 建模
X = df[['Color', 'Size', 'Color_Size']]
y = df['Label']
model = RandomForestClassifier().fit(X, y)

# 特征重要性
print("\n特征重要性：", dict(zip(X.columns, model.feature_importances_)))

✅ 五、组合特征的发展趋势

阶段	特征构造方式	举例
传统ML	人工交叉、统计筛选	特征工程主导
自动化ML	AutoFeature / DFS / TFX	自动组合+评分筛选
深度学习	Wide & Deep、DeepFM、Attention机制	自动学习高阶特征交互
解释性增强	SHAP交叉分析、组合可视化	发现隐藏模式

✅ 总结

问题	解答
什么是组合特征？	将两个或多个原始特征构造新特征
为什么要用它？	捕捉特征之间的交互，提高表达能力
怎么构造？	拼接、Polynomial、自动工具、模型内部
怎么评估？	信息增益、模型重要性、交叉验证
如何自动化？	AutoML工具、Wide&Deep网络、FM算法