FeatureTools是2017年9月上线的github项目，是一个自动生成特征的工具，应用于关系型数据。

github链接：

项目官网：

API doc：

最近看了一下这个开源工具，对生成关系型特征有一些帮助，把这个项目简单总结一下。

这个项目起源于Deep Feature Systhesis 这篇文章，链接是  ，官网上也有类似资料，但是没有文章介绍的详细。

Feature Tools是 Deep Feature Systhesis (DFS) 算法的开源实现，实现原理如下。

假定我们有四个Entity，即四张表(Table)：Customer, Order, Order Product 和 Product。他们之间的关系是这样的：

1个Customer对应多个Order，其余的以此类推。

我们的目标是给Customer建立特征。

DFS方法把特征分为两类：

1. Entity feature, 仅依据Customer表中的数据计算特征，计算出的特征简称efeat；

2. Ralated feature, 依据Customer表和其他表的关系计算特征，relation又为两类，一是forward relation, 即一对一的关系，比如 一个Order只对应一个Customer，二是 backward relation，即一对多的关系，比如 一个Customer对应多个Order。

假设我们不是对Customer计算特征，而是对Order计算特征，这时Customer和Order是forward relation，可以直接把Customer的字段加到Order表中，然后再计算各种特征，这样计算得到的特征简称 dfeat；

如果是针对Customer计算特征，Customer和Order是backward relation，此时就需要先计算相同Customer的不同Order的特征值（比如 sum, max, min, mean, std等），计算得到的特征简称rfeat。

DFS把Entity之间的关系称为parent-child关系，比如 Customer和Order是一对多的关系，所以Customer是parent，Order是child。这是FeatureTools的输入参数之一。

上面的概念都搞清楚了，就能自然理解DFS计算特征的过程了：根据parent-child关系，计算rfeat和dfeat，把rfeat和dfeat合并到parent表中，计算parent的efeat，以递归方式执行这些操作即可，也就是自底向上累积计算特征。

附上文中给出的伪代码：

文中提到了一个注意点：一般先计算rfeat，后计算dfeat，同一个Entity一般只使用一次。

一般来说，rfeat包含的信息量更多，也更常用，所以rfeat相比dfeat更重要一些，这是我的理解。

featureTools的使用比较简单，可以参考5-minutes demo实操一下：

要把这个工具的所有api都了解清楚，可以参考上面的api链接，下载数据，跑demo，把所有特征都计算一遍。

p.s. 这个工具有两个弱点：

1. 使用这种多层全排列的方式容易造成特征维数过多，实践中必须做特征筛选，降低特征维数。

2. 这种暴力搜索得到的特征，可解释性可能偏弱，需要深入研究那些优质特征的可解释性。懂业务的人搞出几个解释性强的特征，可能秒杀暴力搜索得到的所有特征。所以，实际应用时，可以用暴力搜索法作为特征挖掘的辅助算法。

3. 从官网文档看，FeatureTools只有单机版，处理的数据量有限。