特征时序化建模:基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法
本文探讨了数据基础设施设计中常见的一个问题:数据仓库或数据湖仓中的表格缺乏构建高性能机器学习模型所需的历史记录,导致模型性能受限。为解决这一问题,文章介绍了缓慢变化维度(SCD)技术,特别是Type II类型的应用。通过SCD,可以有效追踪维度表的历史变更,确保模型训练数据包含完整的时序信息,从而提升预测准确性。文章还从数据工程师、数据科学家和产品经理的不同视角提供了实施建议,强调历史数据追踪对提升模型性能和业务洞察的重要性,并建议采用渐进式策略逐步引入SCD设计模式。