XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升（Gradient Boosting）的集成学习方法，它通过构建多棵回归树来进行预测。每棵树都根据之前所有树的误差进行建立，通过多轮迭代，逐步缩小误差。XGBoost使用了一种特殊的目标函数，该函数包含了预测误差（如平方损失）和正则化项（用于防止过拟合）。

在XGBoost中，预测值由多棵树的预测结果组合而成。每棵树都对输入特征进行分裂，以尽量降低预测误差。特征分裂时的标准是寻找可以最大化增益（Gain）的特征，即在分裂后预测误差的降低程度。增益的计算依赖于特征分裂前后的样本梯度（Gradient）和海森矩阵（Hessian）的统计量

在每轮迭代中，XGBoost会找到使目标函数下降最快的切分点。为此，它会考虑每个特征的所有可能切分点，并计算每个切分点的增益。增益是基于目标函数的二阶导数计算的，可以理解为预测误差的降低程度。

我举个例子，假设一个数据集中只有A和B行数据，他们的Y（标签值）是一样的，他们的X特征包括“payment”和“time_period”，特征取值分别是600,200和6000,2000，虽然绝对值不一样，但是可以看得出来他们的payment与time_period的比值都是3，这个比值可能是一个重要特征，但是如果只有原特征，xgboost的数据计算过程能否能甄别这个特征呢？

让我们假设现实中就是这个隐藏的比值导致了AB的Y取值都一样。那么也就是说假如存在一个数据远大于原数据集范围，但是比值又相同的点C（60000,20000）拿来预测时，真实的Y应该和上文中AB的Y都取同一个值。

XGBoost能识别这个关系吗？答案是不行的。这是因为XGBoost作为树模型，它的预测结果可以理解为特征分布导致的条件期望。也就是说，基于给定的特征向量，模型预测结果是目标变量的条件期望。

总结，XGBoost 本身主要是一种梯度提升决策树模型，它并没有内置的特征工程功能。特征工程需要在数据预处理阶段完成。

什么模型可以较好的捕捉这种复杂交互关系呢？

能够自动识别特征之间的交互关系的是神经网络模型。关于神经网络，由于其模型结构和学习能力的特点，它确实可以自动学习特征之间的交互和复杂关系。例如，在深度学习模型中，网络的多层结构使得模型可以学习到高阶特征组合。在某种程度上，这意味着神经网络能够捕捉到一些隐含的特征关系，如 "payment" 和 "time_period" 之间的比值。然而，即使神经网络具有自动学习特征的能力，为模型提供明确的特征工程仍然可能有益于提高模型性能。

关于XGBoost与回归、神经网络的对比案例，请看这篇文章：心火试新茶：XGBoost等决策树的巨大缺陷-哪些问题上预测精度甚至不如回归，更不如神经网络？

回到我举的例子，XGBoost在处理特征时并不会直接识别不同特征之间的比值关系。只有通过特征工程，我们才能可以帮助 XGBoost 更好地捕捉这类特征间的关系。

涉及特征量级缩放的特征处理：同比倍数扩大或者缩小，归一化缩放，对某列数据取对数。这些都是对于XGBoost没有用的处理。

但是，在实践中，对特征进行缩放（例如，最小最大缩放或标准化）有时可能对性能产生微弱的影响。

这是因为XGBoost 对特征的量级缩放不敏感。 XGBoost 基于树模型，它在特征空间中做的是分割而不是数值计算。换句话说，XGBoost 关注的是特征的排序（即特征值之间的相对大小关系），而不是特征的实际数值。

然而，对于其他模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络等，特征缩放通常是很重要的预处理步骤，因为这些模型在计算过程中会涉及特征值的加权求和。在这种情况下，特征的量级会影响参数估计和模型性能。

针对其他特征工程，如文本特征处理、类别特征编码、特征交互等，仍然需要人工进行处理。

常见的特征交互类型包括：

当然，我们没有必要手写一个个穷举这些规则，早就有开源的Python特征工程库可自动实现以上工程的穷举。

自动化特征工程库（Python）：

见我的另一篇文章

心火试新茶：树模型（如XGBoost）对数据噪声、过拟合问题的认识、应对方法简单总结

的后半部分。

谢谢