大数据领域特征工程与人工智能的协同发展：从“数据原料”到“智能产品”的桥梁搭建

一、引言：为什么你的AI模型总在“差一口气”？

你有没有过这样的经历？
为了做一个工业设备故障预测模型，你收集了10万条传感器数据（温度、振动、压力），用了当下最火的Transformer模型，调参调了整整一周，结果准确率还是卡在85%不上不下——而经验丰富的工程师仅凭“振动频率超过100Hz且温度连续30分钟上升”的规则，就能精准定位故障。

为了做一个电商用户复购预测，你把用户的浏览、购买、收藏记录一股脑喂给了GBDT模型，结果模型对“每月逛3次美妆区但从未下单”的用户预测准确率极低——而运营同学只用“最近30天浏览美妆页时长≥1小时”的特征，就能精准推送优惠券。

这时候你可能会疑惑：为什么最先进的AI模型，干不过“老司机”的经验总结？

答案藏在一个被很多人忽视的环节里——特征工程。

如果把AI模型比作“厨师”，那么数据就是“原材料”，特征工程就是“洗菜、切菜、调味”的过程。再厉害的厨师，拿到烂掉的青菜、没切的土豆，也做不出好菜；同样，再强大的AI模型，喂给它杂乱无章、无关紧要的数据，也学不会真正的“智能”。

而在大数据时代，特征工程与AI的关系早已不是“先后顺序”，而是“协同共生”：AI需要特征工程提供“高质量食材”，特征工程需要AI突破“人工经验的边界”。

这篇文章，我们就来拆解这个“协同共生”的逻辑——从基础概念到实战案例，从工具选型到未来趋势，帮你搞懂：

• 特征工程到底是做什么的？
• AI如何让特征工程“自动化、智能化”？
• 特征工程又如何让AI模型“更精准、更高效”？
• 两者协同的最佳实践是什么？

二、基础知识：先搞懂“特征工程”和“AI”的底层逻辑

在聊协同之前，我们需要先明确两个核心概念——什么是特征工程？ AI在其中扮演什么角色？

1. 特征工程：从“数据”到“可被AI理解的信号”

（1）什么是“特征”？

特征（Feature）是数据中能够反映问题本质的属性或模式。比如：

• 对于“判断邮件是否是垃圾邮件”，特征可以是“邮件中包含‘中奖’的次数”“发件人是否在通讯录中”；
• 对于“预测房价”，特征可以是“房屋面积”“距离地铁的距离”“学区等级”；
• 对于“工业故障预测”，特征可以是“振动频率的方差”“温度的连续上升时间”。

简单来说，特征是数据的“翻译官”——把原始数据（比如传感器的原始电压值、用户的点击日志）翻译成AI模型能“听懂”的语言（比如“连续30分钟温度上升”）。

（2）特征工程的核心步骤

特征工程不是“拍脑袋加几个字段”，而是一套系统的流程，通常包括5步：

• 数据采集：收集原始数据（结构化：数据库表；非结构化：文本、图像、音频）；
• 数据预处理：清洗“脏数据”（缺失值填充、异常值删除）、统一格式（比如把“2023/10/1”转成“2023-10-01”）、编码（比如把“性别”转成0/1）；
• 特征提取：从原始数据中提取有意义的信息（比如从用户点击日志中提取“最近7天的点击次数”）；
• 特征选择：去掉无关或冗余的特征（比如“用户的身份证号”对预测复购没用，就删掉）；
• 特征构建：创造新的特征（比如把“浏览次数”和“停留时长”相乘得到“用户关注度”）。

关键结论：特征工程的目标，是用最少的特征，保留最多的“有效信息”——既不让模型“饿肚子”（信息不足），也不让模型“吃撑”（冗余信息导致过拟合）。

2. AI与特征工程的“原生关系”

AI（尤其是机器学习/深度学习）的核心逻辑是从数据中学习模式，而模式的载体就是“特征”。两者的关系可以用一句话概括：

AI模型的能力边界，取决于特征工程的质量；特征工程的效率边界，取决于AI的自动化能力。

举个例子：

• 传统的“人工特征工程”依赖工程师的领域经验（比如工业故障预测需要懂设备原理），效率低、覆盖范围有限；
• 而AI（比如深度学习中的CNN、Transformer）可以自动提取特征（比如从图像中提取“边缘”“纹理”，从文本中提取“语义向量”），突破了人工经验的限制；
• 但AI自动提取的特征往往“黑盒化”（比如CNN的卷积层输出的特征向量，工程师看不懂），需要结合人工特征（比如“设备的使用年限”）来提升可解释性和准确率。

三、核心内容：特征工程与AI的协同实践——从理论到案例

接下来，我们用三个真实场景，拆解特征工程与AI的协同逻辑：AI如何赋能特征工程？特征工程如何赋能AI？

场景1：AI自动化特征工程——解决“人工效率低”的痛点

（1）问题背景

在金融风控场景中，需要从用户的交易数据（比如最近30天的交易次数、金额、商户类型）中提取特征，预测“是否会逾期还款”。传统的人工特征工程需要：

• 工程师手动设计几百个特征（比如“最近7天的取现次数”“凌晨2点后的交易占比”）；
• 逐一验证每个特征的相关性（用皮尔逊系数、卡方检验）；
• 不断迭代（比如发现“周末交易占比”没用，就删掉）。

这个过程耗时耗力，而且容易遗漏“隐藏的有效特征”（比如“连续3天在不同城市交易”）。

（2）AI的解决方案：自动特征工程（Automated Feature Engineering）

自动特征工程是用AI算法自动生成、选择特征，核心工具包括：

• 特征生成：用统计方法（比如滑动窗口、聚合函数）或机器学习算法（比如决策树的分裂条件）生成新特征；
• 特征选择：用模型（比如XGBoost的特征重要性、L1正则化）自动筛选有效特征；
• 特征编码：用深度学习（比如Word2Vec、BERT）将非结构化数据（比如用户的短信内容）编码成向量特征。

（3）实战案例：用AutoFE工具做金融风控特征工程

我们以Python的Featuretools库为例，演示自动特征工程的过程：

步骤1：准备数据
假设有两个表：

• users（用户表）：user_id（用户ID）、age（年龄）、income（收入）；
• transactions（交易表）：transaction_id（交易ID）、user_id（用户ID）、amount（金额）、timestamp（时间）、merchant_type（商户类型）。

步骤2：用Featuretools生成自动特征

import featuretools as ft

# 1. 创建实体集（EntitySet）：组织多个表的关系
es = ft.EntitySet(id="transactions")
es = es.add_dataframe(
    dataframe_name="users",
    dataframe=users,
    index="user_id"
)
es = es.add_dataframe(
    dataframe_name="transactions",
    dataframe=transactions,
    index="transaction_id",
    time_index="timestamp"
)

# 2. 建立表之间的关系（用户→交易的一对多）
es = es.add_relationship(
    parent_dataframe_name="users",
    parent_column="user_id",
    child_dataframe_name="transactions",
    child_column="user_id"
)

# 3. 生成自动特征：用“深度特征合成（DFS）”算法
features, feature_defs = ft.dfs(
    entityset=es,
    target_dataframe_name="users",  # 目标表是用户
    agg_primitives=["count", "sum", "mean", "std"],  # 聚合函数：统计交易次数、总金额、平均金额、标准差
    trans_primitives=["month", "dayofweek"],  # 转换函数：提取交易时间的月份、星期几
    max_depth=2  # 特征的深度：比如“用户的交易的月份的 count”
)

# 查看生成的特征
print(features.columns)

输出结果（部分特征）：

• transactions.count（用户的交易次数）；
• transactions.sum(amount)（用户的总交易金额）；
• transactions.mean(amount)（用户的平均交易金额）；
• transactions.month.count（用户每个月的交易次数）；
• transactions.dayofweek.std（用户交易星期几的标准差，反映交易时间的规律性）。

步骤3：用XGBoost选择特征
生成的特征可能有几百个，需要用模型筛选有效特征：

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 1. 划分训练集和测试集
X = features.fillna(0)  # 填充缺失值
y = users["is_default"]  # 目标变量：是否逾期
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 2. 训练XGBoost模型
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 3. 查看特征重要性
xgb.plot_importance(model, max_num_features=10)

结果：模型会自动选出“transactions.sum(amount)”（总交易金额）、“transactions.dayofweek.std”（交易时间规律性）等Top10特征，工程师只需要验证这些特征的合理性即可。

（4）协同价值

• 效率提升：原本需要1周的人工特征工程，现在只需1天；
• 覆盖更广：AI能发现人工遗漏的“隐藏特征”（比如“交易时间的标准差”）；
• 可解释性：结合人工经验验证AI生成的特征，避免“黑盒特征”。

场景2：特征工程赋能AI——解决“模型效果差”的痛点

（1）问题背景

在工业设备故障预测场景中，原始数据是传感器的“每秒采样值”（比如温度：25.1℃、25.3℃、25.5℃……振动：0.1m/s²、0.2m/s²……）。如果直接把这些“原始时间序列数据”喂给Transformer模型，会出现两个问题：

• 数据维度太高：1台设备1天的采样值有86400条，100台设备就是8.64e6条，模型训练慢；
• 噪声太多：传感器的“毛刺数据”（比如突然跳到30℃又立刻降回来）会干扰模型学习。

（2）特征工程的解决方案：从“原始时间序列”到“有效特征”

针对时间序列数据，特征工程的核心是提取“趋势、周期性、突变”等模式，常见方法包括：

• 统计特征：计算窗口内的均值、方差、最大值、最小值（比如“最近10分钟的温度均值”）；
• 时域特征：计算斜率（温度上升的速率）、连续上升时间（比如“温度连续上升≥30分钟”）；
• 频域特征：用傅里叶变换将时间序列转换成频率域，提取“主要振动频率”（比如“振动频率集中在50Hz”）。

（3）实战案例：工业故障预测的特征工程+AI协同

我们以某风电设备的齿轮箱故障预测为例，演示流程：

步骤1：数据预处理

• 原始数据：齿轮箱的振动传感器数据（采样频率1kHz，即每秒1000个点）；
• 预处理：用“滑动窗口”将1秒的1000个点聚合为1个“窗口特征”（比如窗口大小为100ms，即100个点，计算窗口内的均值、方差）；
• 异常值处理：用“3σ原则”删除超出均值±3倍标准差的毛刺数据。

步骤2：特征提取
提取三类特征：

• 统计特征：窗口内的均值（mean）、方差（var）、峰值（peak）、峰值因子（peak factor，峰值/有效值）；
• 时域特征：窗口内的斜率（slope，用线性回归计算）、连续上升时间（rising_time，比如温度连续上升的窗口数）；
• 频域特征：用快速傅里叶变换（FFT）将窗口内的时间序列转换成频率域，提取前5个主要频率（dominant_freq_1到dominant_freq_5）。

步骤3：特征选择
用**互信息（Mutual Information）**筛选与“齿轮箱故障”相关性高的特征：

from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
import pandas as pd

# 假设X是提取后的特征，y是故障标签（0：正常，1：故障）
mi = mutual_info_classif(X, y)
mi_series = pd.Series(mi, index=X.columns)
mi_series = mi_series.sort_values(ascending=False)

# 选择Top20特征
selected_features = mi_series[:20].index
X_selected = X[selected_features]

步骤4：AI模型训练
用Transformer模型训练故障预测模型（Transformer擅长处理时间序列的长期依赖）：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
from tensorflow.keras.models import Model

# 1. 数据准备：将特征序列转换成Transformer需要的形状（样本数，时间步长，特征数）
# 假设每个样本是“最近1小时的特征”，时间步长=60（每分钟1个窗口特征），特征数=20
X_train = tf.reshape(X_selected_train, (-1, 60, 20))
X_test = tf.reshape(X_selected_test, (-1, 60, 20))

# 2. 构建Transformer模型
inputs = Input(shape=(60, 20))
# Transformer编码器层：4层，每个头的维度=5（因为20=4×5）
encoder_layer = TransformerEncoderLayer(
    d_model=20,  # 特征数
    nhead=4,     # 多头注意力的头数
    dim_feedforward=64,  # 前馈网络的隐藏层维度
    activation='relu'
)
encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=4)(inputs)
# 全局平均池化+全连接层
pooled = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(encoder)
outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(pooled)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 3. 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

步骤5：效果对比

• 直接用原始数据训练Transformer：准确率75%，训练时间12小时；
• 用特征工程后的特征训练Transformer：准确率92%，训练时间2小时。

（4）协同价值

• 降维增效：特征工程将高维原始数据转换成低维有效特征，模型训练更快；
• 去噪提准：过滤掉噪声数据，让模型专注于“故障相关的模式”；
• 可解释性：比如“峰值因子超过5”对应齿轮箱的“齿面磨损”，工程师可以根据特征定位故障原因。

场景3：实时特征工程+实时AI——解决“动态场景”的痛点

（1）问题背景

在实时推荐系统中，需要根据用户的“实时行为”（比如最近10分钟的浏览、点击、收藏）推荐商品。传统的“离线特征工程”（每天凌晨计算用户的“昨日浏览次数”）无法满足实时性要求——比如用户刚浏览了“笔记本电脑”，推荐系统需要立刻调整推荐列表，展示“笔记本配件”。

（2）协同解决方案：实时特征工程+实时AI模型

实时场景的核心是低延迟（特征计算延迟≤1秒，模型预测延迟≤100ms），需要以下组件协同：

• 实时数据采集：用Flink、Kafka采集用户的实时行为数据；
• 实时特征计算：用Flink SQL或Spark Streaming计算实时特征（比如“最近10分钟的浏览次数”“最近5次点击的商品品类”）；
• 特征存储：用Redis、HBase存储实时特征（比如用户的“当前浏览 session”特征）；
• 实时AI模型：用TensorFlow Serving、TorchServe部署模型，实时读取特征并预测。

（3）实战案例：电商实时推荐的特征工程+AI协同

我们以某电商平台的实时推荐为例，演示流程：

步骤1：实时数据采集
用Kafka采集用户的实时行为数据（比如“用户点击了商品A”“用户收藏了商品B”），每条数据的格式如下：

{
  "user_id": "12345",
  "item_id": "67890",
  "behavior_type": "click",  # 行为类型：click、collect、purchase
  "timestamp": 1696000000  # 时间戳（秒）
}

步骤2：实时特征计算
用Flink SQL计算两个实时特征：

• recent_10min_click_count：用户最近10分钟的点击次数；
• recent_5_click_categories：用户最近5次点击的商品品类（用逗号分隔）。

Flink SQL代码示例：

-- 1. 定义Kafka数据源
CREATE TABLE user_behavior (
  user_id STRING,
  item_id STRING,
  behavior_type STRING,
  timestamp BIGINT,
  WATERMARK FOR timestamp AS timestamp - INTERVAL '5' SECOND  -- 水印：处理乱序数据
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'user_behavior',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka:9092',
  'format' = 'json'
);

-- 2. 计算最近10分钟的点击次数
CREATE TABLE recent_10min_click_count (
  user_id STRING,
  click_count BIGINT,
  window_end TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'redis',  -- 存储到Redis
  'redis-mode' = 'single',
  'redis-host' = 'redis:6379',
  'redis-password' = '',
  'redis-key-prefix' = 'recent_10min_click_count:'
) AS
SELECT
  user_id,
  COUNT(*) AS click_count,
  TUMBLE_END(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE) AS window_end  -- 滚动窗口：10分钟
FROM user_behavior
WHERE behavior_type = 'click'
GROUP BY TUMBLE(timestamp, INTERVAL '10' MINUTE), user_id;

-- 3. 计算最近5次点击的商品品类（需要关联商品表）
CREATE TABLE item_info (
  item_id STRING,
  category STRING
) WITH (
  'connector' = 'jdbc',
  'url' = 'jdbc:mysql://mysql:3306/ecommerce',
  'table-name' = 'item_info',
  'username' = 'root',
  'password' = 'root'
);

CREATE TABLE recent_5_click_categories (
  user_id STRING,
  categories STRING,
  window_end TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'redis',
  'redis-mode' = 'single',
  'redis-host' = 'redis:6379',
  'redis-password' = '',
  'redis-key-prefix' = 'recent_5_click_categories:'
) AS
SELECT
  ub.user_id,
  COLLECT_LIST(ii.category) OVER (  -- 收集最近5次点击的品类
    PARTITION BY ub.user_id
    ORDER BY ub.timestamp
    ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW  -- 最近5条（包括当前）
  ) AS categories,
  ub.timestamp AS window_end
FROM user_behavior ub
JOIN item_info ii ON ub.item_id = ii.item_id
WHERE behavior_type = 'click';

步骤3：实时特征存储
将计算好的实时特征存储到Redis中，键的格式为：

• recent_10min_click_count:12345：用户12345的最近10分钟点击次数；
• recent_5_click_categories:12345：用户12345的最近5次点击品类。

步骤4：实时AI模型预测
当用户访问推荐页面时，推荐系统做以下操作：

1. 从Redis中读取用户的实时特征（recent_10min_click_count、recent_5_click_categories）；
2. 读取用户的离线特征（比如“历史购买品类偏好”“月消费金额”）；
3. 将实时特征和离线特征拼接，喂给实时AI模型（比如LightGBM或小尺寸Transformer）；
4. 模型返回“用户可能喜欢的商品列表”，推荐系统展示给用户。

（4）协同价值

• 实时性：特征计算和模型预测都在秒级完成，满足用户的“即时兴趣”；
• 精准性：结合实时特征（比如“最近10分钟的点击”）和离线特征（比如“历史偏好”），推荐更符合用户当前需求；
• 扩展性：Flink和Redis的组合支持高并发（比如每秒处理10万次用户请求）。

四、进阶探讨：特征工程与AI协同的最佳实践与挑战

1. 最佳实践：避免踩坑的“黄金法则”

（1）永远以“业务目标”为导向设计特征

• 比如做“用户复购预测”，特征要围绕“用户的购买意愿”（比如“最近30天的浏览时长”“收藏商品的数量”），而不是“用户的身高体重”（无关特征）；
• 比如做“工业故障预测”，特征要围绕“设备的损耗模式”（比如“振动频率的变化”“温度的上升速率”），而不是“设备的出厂日期”（如果出厂日期和损耗无关）。

（2）结合“人工特征”和“AI自动特征”

• 人工特征的优势是可解释性强（比如“连续30分钟温度上升”对应“设备过载”）；
• AI自动特征的优势是覆盖隐藏模式（比如“交易时间的标准差”对应“用户的消费规律性”）；
• 最佳组合：用AI自动生成特征，用人工经验筛选和验证。

（3）警惕“特征泄露”（Feature Leakage）

特征泄露是指特征中包含了目标变量的未来信息，比如：

• 做“明日房价预测”，用了“明日的贷款利率”作为特征（贷款利率是明日才公布的，属于未来信息）；
• 做“用户逾期预测”，用了“逾期后的催收记录”作为特征（催收记录是逾期后才产生的，属于未来信息）。

如何避免：

• 用“时间分割”验证集（比如用2023年1-6月的数据训练，用2023年7月的数据验证，确保训练集的时间早于验证集）；
• 检查特征的生成逻辑（比如“最近7天的交易次数”是否用了未来的交易数据）。

（4）处理“高维稀疏特征”的技巧

在电商、广告场景中，特征往往是高维稀疏的（比如“用户点击过的商品ID”有10万种，每个用户只点击过其中几十种），处理技巧包括：

• 特征哈希（Feature Hashing）：将高维特征映射到低维空间（比如用哈希函数将10万种商品ID映射到1000维）；
• 嵌入（Embedding）：用深度学习将高维稀疏特征转换成低维稠密向量（比如用Word2Vec将商品ID转换成128维向量）；
• 分箱（Binning）：将连续特征分成离散区间（比如将“收入”分成“低、中、高”三箱）。

2. 当前的挑战与未来趋势

（1）挑战1：实时特征工程的“低延迟”与“高并发”

随着实时场景（比如实时推荐、实时风控）的普及，实时特征工程需要解决：

• 低延迟：特征计算延迟≤1秒，否则无法满足用户的即时需求；
• 高并发：支持每秒10万次以上的特征查询，否则会导致系统崩溃；
• 一致性：保证特征计算的结果在分布式环境中一致（比如不同的Flink Task计算同一个用户的特征，结果要相同）。

（2）挑战2：非结构化数据的特征工程

非结构化数据（文本、图像、音频、视频）占比越来越大（据IDC统计，2025年全球非结构化数据占比将达到80%），但非结构化数据的特征工程难度更高：

• 文本：需要提取“语义情感”“关键词频率”等特征（用BERT、TF-IDF）；
• 图像：需要提取“边缘”“纹理”“物体识别”等特征（用CNN、YOLO）；
• 音频：需要提取“梅尔频谱”“基频”等特征（用Librosa）。

这些特征的提取需要大量的计算资源（比如GPU），而且结果的可解释性差。

（3）未来趋势1：大模型（LLM）与特征工程的融合

大模型（比如GPT-4、PaLM 2）具有强大的“上下文理解”和“模式识别”能力，未来将在特征工程中发挥更大作用：

• 自动特征描述：用大模型生成特征的自然语言描述（比如“transactions.dayofweek.std”对应的描述是“用户交易时间的规律性”）；
• 跨模态特征融合：用大模型将文本、图像、音频的特征融合成统一的向量（比如将“商品描述文本”和“商品图片”的特征融合，提升推荐准确率）；
• 特征工程自动化：用大模型自动生成特征工程的代码（比如用户输入“我要做金融风控的特征工程”，大模型输出Featuretools的代码）。

（4）未来趋势2：联邦特征工程（Federated Feature Engineering）

在隐私保护越来越严格的今天（比如GDPR、《个人信息保护法》），数据无法跨机构共享（比如银行和电商无法共享用户数据），联邦特征工程应运而生：

• 本地特征工程：每个机构在本地做特征工程（比如银行计算用户的“贷款逾期次数”，电商计算用户的“购买次数”）；
• 联邦特征融合：用联邦学习技术将多个机构的特征融合（比如银行的“贷款逾期次数”和电商的“购买次数”融合成“用户信用评分”）；
• 隐私保护：特征融合过程中不传输原始数据，只传输加密后的特征向量，保证用户隐私。

五、结论：协同才是“数据到智能”的关键

回到文章开头的问题：为什么最先进的AI模型干不过“老司机”的经验总结？

因为“老司机”的经验，本质上是人工特征工程的成果——他们把“设备的振动频率”“用户的浏览时长”这些原始数据，翻译成了“能反映问题本质的特征”。而AI模型的强大，需要建立在“高质量特征”的基础上。

特征工程与AI的协同，本质上是**“人的经验”与“机器的算力”的结合**：

• 人负责“定义问题、设计核心特征、验证特征合理性”；
• 机器负责“自动化生成特征、处理高维数据、实时计算特征”。

在大数据时代，没有“完美的AI模型”，也没有“完美的特征工程”——只有两者协同，才能把“数据原料”做成“智能产品”。

行动号召：从今天开始实践协同

1. 尝试一个自动特征工程工具：用Featuretools、H2O AutoML或Amazon SageMaker Autopilot生成特征，对比人工特征的效果；
2. 做一个实时特征工程 Demo：用Flink和Redis搭建一个简单的实时特征计算系统，体验低延迟的魅力；
3. 结合大模型优化特征：用GPT-4生成特征的自然语言描述，或者用BERT处理文本特征，提升模型的可解释性。

如果你在实践中有任何问题，欢迎在评论区留言——我们一起探讨，一起进步！

延伸学习资源

• 《Feature Engineering for Machine Learning》（O’Reilly，特征工程经典书籍）；
• Featuretools官方文档：https://featuretools.alteryx.com/；
• Flink实时特征工程教程：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/；
• 联邦学习与特征工程论文：《Federated Feature Engineering: A Survey》（2023）。

下次再见！
—— 一个热爱特征工程的技术博主