特征工程是API接口开发中确保模型稳定、可解释、可上线的关键环节，涵盖特征提取、编码、服务化与监控四大步骤，强调清晰性、可控性与可追溯性。
特征工程在API接口开发中不是“额外工作”，而是让模型输出稳定、可解释、可上线的关键环节。它直接决定API的泛化能力、响应一致性，以及后续监控和迭代效率。
特征提取：从原始请求数据中结构化出信号
API的输入天然具备结构（如JSON Body、Query参数、Header），但原始字段往往不等于特征。需按业务语义做转换：
- 时间类字段：将 timestamp 解析为 hour_of_day、is_weekend、time_since_last_event（需缓存用户最近行为时间）
- 文本类字段：对 user_agent 或 search_query 做轻量级处理——比如提取设备类型（正则匹配 iOS/Android）、关键词频次（TF-IDF向量化前先做停用词+词干化，维度控制在50以内）
- 嵌套对象：如 order.items 数组，聚合为 count_items、sum_item_price、has_discount_flag，避免直接展开成变长特征
特征编码：适配模型输入且兼容线上服务约束
编码方式必须兼顾训练与推理一致性，不能依赖全局统计量（如LabelEncoder的fit过程）：
- 类别型字段：优先用 target encoding（按目标变量均值平滑）或 hash encoding（hash_size=32），避免one-hot导致维度爆炸
- 高基数ID类字段：如 user_id、product_id，用 embedding lookup（预训练或在线更新），但API需同步加载 embedding 表（建议用内存映射文件或Redis Hash存储）
- 缺失值：统一填充为特定占位符（如 -999、"UNK"），并在特征配置中标记该填充逻辑，确保训练/预测一致
特征服务化：把特征逻辑封装进API生命周期
特征不应在模型服务内临时计算，而应作为独立可复用模块嵌入请求链路：
- 在API网关或业务层前置调用 feature_extractor() 函数，输入 raw_request → 输出 feature_dict
- 特征计算尽量无状态：依赖的外部数据（如用户画像）走异步缓存（TTL 5分钟），失败时降级返回默认特征，不阻塞主流程
- 每个特征标注 version 和 source（例如 "age_bucket_v2_from_profile_api"），便于AB测试和问题回溯
特征监控：上线后持续验证有效性
API交付不是终点，特征漂移会悄无声息拖垮效果：
- 记录每类特征的分布统计（均值、分位数、空值率），每天抽样1%请求写入特征日志表
- 设置基线告警：比如 device_type 分布突变 >30%，或 price_log 均值偏移超2个标准差，自动通知算法同学
- 在Swagger文档中公开特征定义表（字段名、类型、取值范围、更新频率），方便前后端对齐理解
基本上就这些。特征工程不是越复杂越好，而是越清晰、越可控、越可追溯越好。API的本质是契约，特征就是这个契约里最需要明确定义的部分。
