特征工程(Feature Engineering)是机器学习中的重要环节。在传统的项目中，百分之七十以上的时间都花在了预处理数据上(Data Preprocessing)，其中特征工程消耗了很多时间。

一般来说，特征工程涵盖的内容非常广泛，包括从缺失值补全、特征选择、维度压缩，到对输入数据的范围进行变换（Data Scaling）等。举个简单的例子，一个K-近邻算法的输入数据有两个特征 {X_1,X_2} ，但 X_1 这个特征的取值范围在 [0,1] 而 X_2 的范围在[-1000,1000] 。不可避免的，K-近邻的结果取决于距离，那么很容易被取值范围大的特征，也就是此处的 X_2 所“垄断”。在这种情况下，把 {X_1,X_2} 的取值调整到可比较的范围上就成了必须。常见的做法有归一化或者标准化，此处不再赘述，可以参考[1]。为了简化内容，本文中的例子仅以归一化作为唯一的特征工程。今天主要说的是：特征工程中的面临的进退两难。

1. 如何保证 训练集、测试集、预测数据 有相同的输入？

以刚才的例子为基础，我们把所有数据按照70:30的比例分为训练集和测试集，并打算使用K-近邻进行训练。那么一个令人困扰的问题是，对训练集的特征做归一化后，测试集的特征怎么办？这是一个非常关键的问题，因为训练集特征归一化后，测试集的特征范围可能就不同了，因此模型失效。一般有几种思路：

方法1：把训练集和测试集合在一起做归一化，这样特征范围就统一了。之后用训练集做训练，那测试集做测试。但很明显的，在训练模型时，不应该包括任何测试集的信息。这种做法会导致存在人为偏差的模型，不能用。

方法2：对训练集单独做归一化，之后对测试集单独做归一化。这种看法看似也可以，重点在于数据量以及数据的排列顺序。在数据量大且数据被充分打乱的前提下，这种做法是可行的。但换句话说，如果有这样的前提假设，那么方法1的结论也是可行的。

方法3：对训练集先做归一化，并保留其归一化参数（如最大、最小值），之后用训练集的归一化参数对测试集做处理。这种做法看似是可以的。但风险在于数据量有限的前提下，训练集的参数会导致测试集的结果异常，如产生极大或者极小的数值。

其实不难看出，从某种意义上说，三种做法是等价的。在数据量大且充分打乱的前提下，训练集和验证集有相同的分布假设，因此用任意一种其实差别不大。然而这样的假设过于乐观，且我们在真实情况下应该只有{训练集+1个测试数据}，因此方法2是明显不行的。

于是似乎方法1和方法3都可以。但其实不然，方法1常常被认为是错误的操作，原因是在训练阶段引入了测试数据，这属于未知数据。即使仅仅引入了1个测试数据，如果取值非常极端，依然会导致输出范围有较大的波动。其次，如果对于每一个测试数据都需要用整个训练集来归一的话，那么运算开销会非常大。

那么似乎备选的只有方案3，即保留验证集上的归一化参数，并运用于测试集。这样的做法看似可以，但有不少风险：

不是每种特征工程都可以保存参数，很多特征工程是非常繁复的。

如果测试集数据和训练集数据有很大的差别，那么用测试集的参数会产生异常数据。

2. 可能的解决方案

在模型评估阶段，如果我们假设拥有大量数据，且充分打乱其顺序。那么在划分训练集和测试集前，可以对整体数据进行统一的特征工程。不难看出，这和统计学的大数定理有异曲同工之妙。这种做法是最为高效的，需要的运算量最小。而将“测试数据”暴露给训练模型的风险也并不大，因为大数据量使得分布比较稳定，可以忽略。换个角度来看，当数据量非常大的时候，使用其他方法进行特征工程的开销会过大，不利于模型评估。因此，在模型评估阶段，如果符合以上假设，可以用这种方法（也就是上文的方法1）。但退一步说，如果满足这个条件，那么方法3也是等价的。

在预测阶段，每次假设我们只有1个测试点，那么最佳方案还是保存训练集上特征工程的参数或者模型，并直接用于未知数据的特征工程（也就是上文的方法3）。

但在预测阶段，一个一个数据的预测是非常昂贵的，我们一般会做“批处理”(batch operation)。换句话说，就是攒够一定量的预测数据后统一进行预测。在这种情况下，我们：

利用方法3，按照顺序对每个训练数据进行处理

利用方法1，风险在于（方法1）会影响训练数据且需要重新训模型

利用方法2，此时较为稳妥。在批的尺寸较大，且与训练数据分布相同（接近）时，效果应该与方法3一致，但效率可以得到提升

3. 总结

这篇文章的重点是：“特征工程虽然重要，但极容易在使用中带来风险。”比如在训练时同时误用了测试数据进行特征工程，也叫做数据泄露(data leakage)。但数据泄露其实也是个伪命题，当数据量大且分布相同时，使用哪一种方法得到结果应该都近似等价，而更重要的是运行效率。分类讨论的话，方法1、2、3都有可能是适合的方法。

但我们依然希望能避免类似的风险，因此尽量避免不必要的特征工程，有以下建议：

选择对于特征学习能力强的模型，在数据量允许的情况下可以选择深度学习

避免不必要的特征工程，数据范围比较良好的情况下省略某些特征工程

优先选择对于特征工程要求低的模型，如xgboost等

除此之外，特征工程中还有很多其他风险。比如测试集中出现了训练集中未出现的类别。如果此时做独热编码（one-hot encoding），那么就会出现bug，除非单独赋予一个类别叫做“未知”。同时，储存训练集中的特征工程参数有时候是非常复杂的，有时候甚至会带来过大储存压力，导致模型失效。

因此，特征工程不是万能药，自动的特征抽取模型更加鲁棒和稳定。对特征进行处理时，必需要有一万分的小心，不然很容易出现意想不到的“惊喜”或者“惊吓”。