3.3.1 组合特点

对于特点的处理，我们沿用了今朝业内通用的办法，比如归一化、标准化、离散化等。但值得一提的是，我们将很多组合特点惹人到模型练习中。因为不合特点之间的组合是异常有效的，并有很好的可解释性，比如我们将”商户是否在用户常驻地”、”用户是否在常驻地”以及”商户与用户当前距离”进行组合，再将数据进行离散化，经由过程组合特点，我们可以很好的抓住离散特点中的内涵接洽，为线性模型增长更多的非线性表述。组合特点的定义为：

3.3.2 归一化

Min-Max：

Min是这个特点的最小值，Max是这个特点的最大年夜值。

Cumulative Distribution Function（CDF）：CDF也称为累积分布函数，数学意义是表示随机变量小于或等于其某一个取值x的概率。其公式为：

在我们线下实验中，持续特点在经由CDF的处理后，比拟于Min-Max，CDF的线下AUC进步不足0.1%。我们猜想是因为有些持续特点并不知足在（0，1）上平均分布的随机函数，CDF在这种情况下，不如Min-Max来的直不雅有效，所以我们在线上采取了Min-Max办法。

3.3.3 快速聚合

为了让模型更快的聚合，并且付与收集更好的表示情势，我们对原始的每一个持续特点设置了它的super-liner和sub-liner，即对于每个特点x，衍生出2个子特点：

实验结不雅表示，经由过程对每一个持续变量惹人2个子特点，会进步线下AUC的表示，但推敲到线上计算量的问题，并没有在线上实验中添加这2个子特点。

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