Когда я начинаю работу с большим количеством сырых данных, первым делом я уделяю время их исследованию. Я изучаю типы данных, распределения, пропущенные значения, дубликаты и потенциальные аномалии. Это позволяет мне понять, какие признаки могут быть полезны, а какие стоит очистить или преобразовать.

Определение целей и бизнес-контекста

Я всегда стараюсь связать процесс разработки фичей с бизнес-целями или задачей модели. Понимание того, что именно мы хотим предсказать или классифицировать, помогает выбирать признаки, которые действительно могут быть информативными, и не тратить ресурсы на сотни случайных атрибутов.

Создание базовых агрегированных и трансформированных признаков

Я начинаю с базовых преобразований: нормализация числовых признаков, кодирование категориальных, создание бинарных флагов или индикаторов. Затем я часто использую агрегирование данных, если речь идет о временных рядах или транзакционных данных: считаю суммы, средние, медианы, частоты и другие агрегаты. Это позволяет перевести сырые и разрозненные данные в компактные и информативные фичи.

Feature engineering через взаимодействия и комбинации

Когда базовые признаки созданы, я рассматриваю возможности комбинировать их или создавать взаимодействия. Например, соотношения числовых атрибутов, сочетания категориальных признаков или создание полиномиальных признаков. Это помогает выявлять скрытые зависимости, которые модель иначе могла бы не заметить.

Использование доменной экспертизы

Для работы с большим объемом данных я активно привлекаю знания экспертов предметной области. Часто они подсказывают, какие признаки могут быть наиболее важны и какие комбинации имеют смысл с точки зрения бизнес-процессов. Это позволяет сокращать количество бессмысленных фичей и ускоряет процесс.

Отбор и оценка признаков

Я применяю методы оценки важности признаков: корреляции, взаимной информации, влияние на базовые модели. Это помогает исключить признаки, которые не добавляют ценности или могут вносить шум, особенно когда исходных данных много.

Инкрементальный и итеративный подход

С большими данными я часто работаю итеративно: создаю и тестирую набор фичей на небольших подвыборках, оцениваю результат, затем масштабирую на весь датасет. Такой подход позволяет быстро выявлять удачные идеи и отсеивать неэффективные фичи без лишней нагрузки на инфраструктуру.

Автоматизация и пайплайны

Когда количество фичей и данных становится очень большим, я организую процессы через пайплайны и автоматизированные скрипты. Это позволяет повторять трансформации, управлять версионированием признаков и легко добавлять новые фичи по мере необходимости, сохраняя воспроизводимость экспериментов.