特征处理
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可以参考tf.feature_column中的处理方法。
numeric_column 数值列，最常用。
bucketized_column 该函数将连续变量进行分桶离散化，输出one-hot的结果，方便连续值指标与分类变量进行交叉特征构建
categorical_column_with_identity 分类标识列，one-hot编码，相当于分桶列每个桶为1个整数的情况。
categorical_column_with_vocabulary_list 分类词汇列，one-hot编码，由list指定词典。
categorical_column_with_vocabulary_file 分类词汇列，由文件file指定词典。
categorical_column_with_hash_bucket 哈希列，整数或词典较大时采用。
indicator_column 指标列，由Categorical Column生成，one-hot编码
embedding_column 嵌入列，由Categorical Column生成，嵌入矢量分布参数需要学习。嵌入矢量维数建议取类别数量的 4 次方根。
crossed_column 交叉列，可以由除categorical_column_with_hash_bucket的任意分类列构成。
最基础的特征交叉如性别和年龄，比如性别=女，年龄<35做为特征的一个值，这样的缺点是该组合特征的维度会很大m*n。比如MF模型中的所有的二阶交叉特征，缺点就在于维度过大。
树模型天然可以进行特征组合，如下图：
