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Criteo CTR 特征工程实战：把理论串成一条能跑的广告管线
「数据与特征工程」收官实战：用 Kaggle Criteo CTR 数据集把清洗、非线性变换、缩放、降维、特征选择串成完整管线，覆盖缺失与异常处理、log1p / 周期编码、RobustScaler 选型与过滤→嵌入的选特征顺序。
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特征编码：把文字菜谱翻译成秤上的克数
「数据与特征工程」编码篇：类别特征必须编码成数字。讲清 One-Hot / Label / Count / Frequency / Target 五种编码的场景与坑、按基数选编码的决策图，以及 Target Encoding 的数据泄漏与 K 折交叉解法。
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特征构建：切配、换角度、片下部位——把原始料做出新味道
「数据与特征工程系列」第 4 篇：特征构建的三条路——特征组合（GBDT+LR 叶子编码、特征搜索、CTR 交叉特征内积）、映射到新空间（FFT / 小波 / 数据熵）、衍生变量（泰坦尼克号 Name/Cabin/Ticket 拆解）。附多重共线性的坑与规避。
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特征工程系统化框架：能用哪些料、料从哪进、料坏了怎么报警
「数据与特征工程系列」第 2 篇：用「后厨的三张清单」拆解一套工业级特征体系——特征使用方案（选哪些料 + 可用性评估）、特征获取方案（离线/在线分层获取）、特征监控方案（时效性/覆盖率/异常值 + 有效性分析 + 降级闭环），全程用美团点击下单率预估做实例。