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几种新的特征转换思维：
1.数据转换成图像
Kaggle上有一个微软恶意软件分类挑战，它的数据集包含一组已知的恶意软件文件，对于每个文件，原始数据包含文件二进制内容的十六进制表示。此前，参赛者在网上从没接触过类似的数据集，而他们的目标是开发最优分类算法，把测试集中的文件放到各自所属的类别中。比赛冠军的特征方法：
将恶意文件的字节文档看成黑白图像，其中每个字节的像素强度在0-255之间。然而，标准图像处理技术与n-gram等其他特征不兼容。所以之后，我们从asm文件而不是字节文件中提取黑白图像。
下图是同一恶意软件的字节图像、asm图像对比（左边是字节图像，右边是asm图像）：
asm文件是用汇编语言写成的源程序文件。这个团队发现把asm文件转成图像后，图像的前800-1000个像素的像素强度可以作为分类恶意软件的一个可靠特征。单独使用这个特征并不会给分类器性能带来明显变化，但当它和其他n-gram特征一起使用时，性能提升效果就很显著了。
2.表征学习特征
自编码器能从数据样本中进行无监督学习，这意味着算法直接从训练数据中捕捉最显著的特征，无需其他特征工程。
3.均值编码
用平均数这样的统计量度来对分类值进行编码，这就叫均值编码。
feature_label是scikit-learn编码的标签，feature_mean就是莫斯科标签下的真实目标数量/莫斯科标签下的目标总数，也就是2/5=0.4；
对于Tver标签—m=Tver标签下的真实目标数量=3，n=Tver标签下的目标总数=4，相应的，Tver编码就是m/n=3/4=0.75（约等于0.8）；
数据分析中经常会遇到类别属性，比如日期、性别、街区编号、IP地址等。绝大部分数据分析算法是无法直接处理这类变量的，需要先把它们先处理成数值型量。如果这些变量的可能值很多，也就是高基数，那么在这种情况下，使用label encoding会出现一系列连续数字，在特征中添加噪声标签和编码会导致精度不佳，使用one-hot编码，随着特征不断增加，数据集的维数也在不断增加，这会阻碍编码。因此，这时均值编码是最好的选择之一。但它也有缺点，就是容易过拟合，所以使用时要配合适当的正则化技术：CV 、Regularization Smoothing、Regularization Expanding mean。
4.转换目标变量
当我们拿到一个高度偏斜的数据时，如果我们不做任何处理，最后模型的性能肯定会受影响。
如上图所示，这里的数据高度偏斜，如果我们把目标变量转成log(1+目标)格式，那么它的分布就接近高斯分布了。
需要注意的是，提交预测值时，我们需要进行转换回来。