大规模特征抽取的核心是分层处理以用更少资源覆盖更多信号：清洗→结构化→高阶构造→筛选压缩；文本特征需轻量预处理、限词表、用HashingVectorizer；类别特征对高基数字段应频次截断+TargetEncoder或哈希分桶；时序特征按业务节奏提取多粒度时间特征与自然日聚合；特征筛选用互信息或排列重要性，存储改用parquet/feather并加前缀。
大规模特征抽取不是堆砌更多特征，而是用更少计算资源覆盖更多业务信号。关键在“分层处理”：原始数据清洗 → 结构化特征生成 → 高阶特征构造 → 特征筛选压缩。尤其当样本超千万、字段上百时，盲目用sklearn.Pipeline套所有步骤，容易内存爆炸或训练卡死。
面对海量日志、评论、商品标题，直接调TfidfVectorizer会把稀疏矩阵撑爆内存。建议分三步走：
用户ID、商品SKU、IP地址这类字段动辄几十万唯一值，OneHotEncoder直接报错。实用解法：
订单/行为日志含强时序性，但“过去7天均值”这种固定窗口常忽略业务周期。更有效做法：
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特征越多≠效果越好。上线前务必做两件事：
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