特征工程中的特征交叉究竟是啥?
特征交叉对于线性模型可以学习到非线性特征。举一个最简单的例子，两个特征：年龄和性别，可以组合成 年龄_性别 的一个新特征，比如M_18，F_22等等，然后再对这个特征做one hot编码，即可得到新的特征属性值 至于交叉特征的新特征向量是不是原特征向量的内积，答案是否。因为原特征也是one hlot的离散变量，长度不一定相等，如果做向量内积是0。所以正确的做法是，先用原语义做简单字符串拼接，然后再做onehot编码。不过，暴力做交叉特征可能产生的稀疏的问题，这就是另一个问题了。可以参考FM和FFM的解决方案，LIBFFM的库，以及阿里妈妈发布的MLR算法。
■网友
连续特征可以交叉，离散也可以交叉，离散就是笛卡尔积，比如特征A有三个属性，B有2个属性就可以生成6个特征，假设都是连续的那就可以直接乘或者转变一下，还有可以离散加连续反正各种交叉！前提是得切合业务
■网友
【特征工程中的特征交叉究竟是啥?】 内积前面的同学解释的挺好啦，外积应该是指阿达马乘积，例如用户的性别（男，女），item在性别上的转化，阿达马乘积后得到
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