有没有遇到这样的困扰：即使在拥有大量数据的条件下，传统的机器学习模型表现依然不佳？这时，数据预处理和特征工程成了解决问题的关键步骤。那么，有没有一种算法能够优化特征，提升模型性能呢？
假设一个在线商城希望通过用户行为（比如点击、购买等）来预测用户是否会成为VIP客户。传统的逻辑回归模型在这种情况下可能效果不佳，因为特征之间可能存在非线性关系。
使用SkewedChi2Sampler算法进行特征工程，该算法能够捕捉特征之间的非线性关系，从而提高模型性能。
原始数据（前4个用户的行为数据）：
| 用户ID | 点击次数 | 购买次数 | 收藏次数 | 留言次数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 10 | 1 | 2 | 0 |
| 2 | 20 | 0 | 1 | 1 |
| 3 | 5 | 2 | 1 | 0 |
| 4 | 15 | 1 | 0 | 1 |
使用SkewedChi2Sampler进行特征转换后，用随机梯度下降分类器（SGDClassifier）进行模型训练。
