Занимались ли вы генерацией признаков (feature engineering)?

Слушай, а ведь генерация фичей — это та самая магия, где твоя башка должна работать, а не просто тыкать в кнопки. Это как собрать из говна и палок танк, который потом всех нахуй разъезжает. Без этого — нихуя не получится, хоть обосрись.

Вот смотри, как я обычно действую. Беру данные, вываливаю их перед собой и думаю: «Ну и мудя тут у нас?». Сначала надо въехать в предметку, понять, о чём эти цифры вообще. Без этого — пизда рулю, будешь признаки генерировать, которые нихуя не объясняют.

Вот тебе живые примеры, как я это делал:

1. Когда надо было предсказать, когда клиент нахуй свалит (churn prediction):

   • Я лепил признаки, которые показывают, как человек затухает. Например, days_since_last_login — сколько дней он уже в запое не заходил. Или rolling_avg_session_duration_7d — в среднем за неделю он на сайте пять минут торчал или пять секунд? Если время падает — подозрение ебать чувствую.
   • Или вот: avg_invoice_amount_for_user_segment. Не просто сколько он тратит, а по сравнению с такими же, как он. Может, он и мало тратит, но для своего сегмента нищебродов — король! Такие признаки — золото.

   # Вот, например, сделал признак "тренд трат" — человек начинает скупердяйничать или нет?
   df['purchase_trend'] = df.groupby('user_id')['purchase_amount']
                             .transform(lambda x: x.rolling(window=3, min_periods=1).mean().pct_change())

   Если эта цифра уходит в минус — пиши пропало, скоро он тебе скажет «иди ты нахуй».

2. Для прогноза спроса, там где временные ряды:

   • Тут вообще ёперный театр. Надо объяснить модели, что понедельник — день тяжёлый, а пятница — гуляночная. Я вытаскивал из даты циклические фичи: синус и косинус дня недели, часа. Чтобы модель понимала, что после 23:00 спрос на пиццу — овердохуища, а на станки для бритья — ноль.
   • Ну и классика — лаг-признаки. Сколько продали вчера, позавчера, неделю назад. Плюс скользящее среднее за последние семь дней, чтобы отсеять случайные выбросы.

3. А с категориальными признаками, где одни названия городов или типов товаров?

   • One-Hot Encoding — это, конечно, основа, но если категорий тысячи, получится пиздопроебищная разреженная матрица.
   • Поэтому я часто юзал счётчики (count encoding). Простая, но хитрая жопа: не важно, как категория называется, важно, как часто она встречается. Редкая категория — это один сигнал, частная — другой. Иногда это работает лучше всякой сложной ерунды.

А теперь главное — методология, чтобы не нагенерировать хуйни: После того как накодил признаков, будто маньяк, их надо отфильтровать. А то будет овердохуища мусора, и модель запутается.

• Запускаю XGBoost или LightGBM, смотрю на feature_importance. Те фичи, что в самом низу списка — кандидаты на вылет.
• Но ещё круче — SHAP-значения. Это когда ты видишь не просто «важно», а как признак влияет на каждое конкретное предсказание. Бывает, признак в среднем не очень важен, но в 5% критических случаев решает всё. Без SHAP'а можно такого выкинуть — потом будешь кусать локти.
• И да, предметные знания — это всё. Вот в e-commerce я делал признак discount_depth_to_avg_price_ratio (насколько скидка глубокая относительно средней цены товара). Так эта хитрая жопа оказалась важнее, чем просто размер скидки в рублях! Потому что скидка в 100 рублей на хлеб — пиздец какая щедрость, а на iPhone — просто насмешка. Без понимания бизнеса такой фичи в голову не придёт.

Короче, генерация фичей — это не технарьство, это искусство. Надо быть немножко аналитиком, немножко психологом и немножко шаманом, чтобы из сырых данных выудить эти сокровенные сигналы. Иначе так и будешь строить модели, которые нихуя не предсказывают.