📚 特征列 · 结构化数据实战

30 章 · 从入门到部署
1

特征列入门

什么是特征列 · 为什么需要 · TensorFlow 角色

2

数值列

numeric_column · 默认值 · 数据类型转换

3

分桶列

bucketized_column · 边界值 · 连续特征离散化

4

类别列

vocabulary_list · 词汇表 · OOV 处理

5

哈希列

hash_bucket · 哈希冲突 · 大规模类别特征

6

交叉列

crossed_column · 特征交叉 · 组合特征工程

7

嵌入列

embedding_column · 维度选择 · 稀疏到稠密

8

指示列

indicator_column · 独热编码 · 与嵌入列对比

9

权重列

weighted_categorical_column · 加权类别 · 样本权重

10

特征列组合

FeatureLayer · 输入函数 · 多列组合

11

Pandas 数据处理

DataFrame · 缺失值 · 数据类型统一

12

TFRecord 数据格式

写入/读取 · 序列化 · 反序列化

13

tf.data 数据集

Dataset · map · batch/shuffle · prefetch

14

特征工程流水线

原始数据到特征列 · 清洗 · 变换流水线

15

分类特征处理

LabelEncoder · OneHot · Ordinal · TF实现

16

文本特征处理

分词 · TF-IDF · 词嵌入 · TextVectorization

17

时间特征处理

时间戳解析 · 年/月/日/周 · 周期性编码

18

数值特征缩放

标准化 · 归一化 · 对数变换 · 分位数

19

缺失值处理策略

删除 · 均值/中位数填充 · 模型预测 · 默认值

20

异常值检测与处理

IQR · Z-Score · 截断 · 特征列视角

21

特征选择

过滤法 · 包裹法 · 嵌入法 · 重要性评估

22

DNN 模型构建

DenseFeatures · 隐藏层 · 激活函数 · 过拟合

23

线性模型与 FM

线性分类器 · 因子分解机 · 特征列应用

24

Wide & Deep 模型

Wide/Deep 设计 · 联合训练 · 特征列分工

25

DeepFM 模型

FM层 · Deep部分 · 端到端 · 特征列配置

26

多任务学习

共享底层 · 任务特定层 · 特征列复用

27

模型评估与调优

评估指标 · 超参数搜索 · 特征列影响

28

模型部署

SavedModel · TF Serving · 特征列序列化

29

大规模数据处理

分布式特征工程 · Spark+TF · 特征存储

30

综合实战项目

端到端建模 · 数据探索到上线 · 最佳实践