特征交叉是将两个或多个原始特征组合生成新特征，能提升模型效果，因线性或树模型难自动捕获高阶关联，人工交叉可注入领域知识、加速收敛并提高准确性。
特征交叉是指将两个或多个原始特征进行组合，生成新的特征。比如用户年龄和商品类目单独看可能预测力一般，但“20-25岁用户+美妆类目”这个组合就隐含了强消费偏好。模型（尤其是线性模型、树模型）本身不擅长自动发现这种高阶关联，人工做交叉相当于把领域知识“编码”进特征里，让模型学得更快、更准。
不是所有特征都值得交叉。重点盯住这两类：
避免对高基数ID类特征（如user_id、item_id）直接交叉，容易爆炸且无泛化性；也慎用三个及以上特征连叉，可解释性和训练开销会明显上升。
别手写for循环拼字符串。推荐两种轻量又可控的方式：
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关键提醒：交叉特征必须和原始特征一起进模型——不能只留交叉项，否则丢失单变量主效应。
特征交叉不是训练阶段的“一次性操作”，它必须在推理时完全复现：
基本上就这些。特征交叉不复杂，但容易忽略一致性与可维护性——把它当成和模型代码同等重要的生产资产来对待，效果才能真正落地。
以上就是Python使用特征交叉提升模型性能的工程策略讲解【教学】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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