diff --git a/date_feature/method.yaml b/date_feature/method.yaml
new file mode 100644
index 0000000..673b91c
--- /dev/null
+++ b/date_feature/method.yaml
@@ -0,0 +1,133 @@
+feature_engineering_methods:
+  
+  LabelEncoder:
+    description: "将分类标签转换为数值编码，即每个类别映射为一个整数。"
+    advantages:
+      - "简单直观，适用于有序分类特征。"
+    disadvantages:
+      - "可能引入类别之间的顺序关系，不适用于无序分类特征。"
+    applicable_scenarios:
+      - "适用于有序分类特征，如等级、评分等。"
+
+  KBinsDiscretizer:
+    description: "将连续特征离散化，即将数值特征分桶，转换为离散的整数值或独热编码。"
+    advantages:
+      - "能够捕捉非线性关系，减少模型对异常值的敏感性。"
+    disadvantages:
+      - "可能导致信息损失，选择不当的分桶策略可能影响模型性能。"
+    applicable_scenarios:
+      - "适用于需要将连续特征离散化的场景，如决策树模型中的特征预处理。"
+
+  FunctionTransformer:
+    description: "对特征应用自定义的转换函数，实现灵活的特征变换。"
+    advantages:
+      - "提供高度灵活性，能够实现任意的特征转换。"
+    disadvantages:
+      - "需要用户自行定义转换函数，可能增加实现复杂度。"
+    applicable_scenarios:
+      - "适用于需要自定义特征转换的场景，如对数变换、平方根变换等。"
+
+  PowerTransformer:
+    description: "对特征进行幂变换，使数据更接近正态分布，提高模型性能。"
+    advantages:
+      - "能够稳定方差，减少偏度，使数据更符合正态分布假设。"
+    disadvantages:
+      - "对某些数据可能不适用，且需要注意变换后的数据范围。"
+    applicable_scenarios:
+      - "适用于需要对数据进行正态化处理的场景，如线性回归模型中的特征预处理。"
+
+  QuantileTransformer:
+    description: "对特征进行分位数变换，将数据映射到均匀分布或正态分布。"
+    advantages:
+      - "能够有效处理异常值，消除数据分布的偏态。"
+    disadvantages:
+      - "可能导致数据失真，特别是对于离散型特征。"
+    applicable_scenarios:
+      - "适用于需要将数据转换为特定分布的场景，如提高模型对异常值鲁棒性的应用。"
+
+  FeatureHasher:
+    description: "使用哈希函数将分类特征编码为固定长度的向量，适用于高维稀疏数据。"
+    advantages:
+      - "能够处理高维数据，避免独热编码导致的维度爆炸。"
+      - "计算效率高，适合大规模数据。"
+    disadvantages:
+      - "可能出现哈希冲突，导致信息丢失。"
+      - "无法逆转哈希过程，原始信息不可恢复。"
+    applicable_scenarios:
+      - "适用于文本数据处理，如词袋模型中的特征表示。"
+      - "需要对高维分类特征进行高效编码的场景。"
+
+  DictVectorizer:
+    description: "将符号表示的特征（如字典）转换为稀疏矩阵形式，便于后续模型处理。"
+    advantages:
+      - "直接处理字典格式数据，方便快捷。"
+      - "生成的稀疏矩阵高效存储，节省内存。"
+    disadvantages:
+      - "对于数值型特征，需提前进行适当处理。"
+      - "当特征种类繁多时，可能导致维度过高。"
+    applicable_scenarios:
+      - "处理包含类别型特征的字典格式数据，如从 JSON 文件中读取的数据。"
+      - "需要将符号特征转换为数值特征的场景。"
+
+  PCA:
+    description: "主成分分析，通过线性变换将高维数据投影到低维空间，保留数据的主要信息。"
+    advantages:
+      - "降低数据维度，减少计算成本。"
+      - "消除特征之间的多重共线性，提高模型性能。"
+    disadvantages:
+      - "可能丢失部分信息，影响模型精度。"
+      - "主成分缺乏可解释性，难以理解每个成分的具体含义。"
+    applicable_scenarios:
+      - "高维数据场景，如图像处理、基因数据分析等。"
+      - "需要降维以提高模型训练速度和效果的情况。"
+
+  SelectKBest:
+    description: "根据统计检验方法选择得分最高的 K 个特征，进行特征选择。"
+    advantages:
+      - "简单易用，计算速度快。"
+      - "能够提高模型性能，减少过拟合。"
+    disadvantages:
+      - "独立评估每个特征，未考虑特征之间的关联。"
+      - "需要手动指定 K 值，可能需要多次尝试。"
+    applicable_scenarios:
+      - "初步筛选特征，减少特征数量。"
+      - "需要快速评估特征重要性的场景。"
+
+  RFE:
+    description: "递归特征消除，反复训练模型，删除权重系数最小的特征，直到达到预定的特征数量。"
+    advantages:
+      - "考虑特征之间的交互作用，选择效果较好。"
+      - "能够提高模型的泛化能力，减少过拟合。"
+    disadvantages:
+      - "计算成本高，训练时间长。"
+      - "对模型的选择敏感，不同模型可能导致不同的特征选择结果。"
+    applicable_scenarios:
+      - "特征数量较多，需要筛选出重要特征的情况。"
+      - "对模型性能要求较高，愿意投入更多计算资源的场景。"
+
+  PolynomialFeatures:
+    description: "生成多项式特征，将原始特征组合生成高阶特征，增加模型的非线性能力。"
+    advantages:
+      - "捕捉特征之间的交互关系，提高模型拟合能力。"
+      - "无需引入新的特征，利用现有特征进行扩展。"
+    disadvantages:
+      - "可能导致特征数量爆炸，增加计算成本和过拟合风险。"
+      - "生成的高阶特征可能缺乏实际意义，增加理解难度。"
+    applicable_scenarios:
+      - "线性模型无法满足需求，需要引入非线性特征的情况。"
+      - "希望通过特征组合提高模型性能的场景。"
+
+  OneHotEncoder:
+    description: "将分类特征转换为独热编码，每个类别用一个二进制向量表示，消除类别之间的顺序关系。"
+    advantages:
+      - "适用于无序分类特征，避免引入虚假的顺序信息。"
+      - "与大多数机器学习算法兼容性好。"
+    disadvantages:
+      - "当类别数量较多时，可能导致特征矩阵维度过高。"
+      - "对新出现的类别需要重新训练编码器。"
+    applicable_scenarios:
+      - "处理无序分类特征，如性别、颜色等。"
+      - "需要将类别型特征转换为数值型特征的场景。"
+
+
+ 
diff --git a/date_feature/parameter.yaml b/date_feature/parameter.yaml
new file mode 100644
index 0000000..7155848
--- /dev/null
+++ b/date_feature/parameter.yaml
@@ -0,0 +1,186 @@
+feature_engineering_methods_parameters:
+
+  LabelEncoder:
+    parameters: {}
+
+  KBinsDiscretizer:
+    parameters:
+      n_bins:
+        description: "指定每个特征要分成的箱数。可以是单个整数，表示所有特征使用相同的箱数；也可以是形状为 (n_features,) 的数组，为每个特征指定不同的箱数。"
+        default: 5
+      encode:
+        description: "指定离散化后输出的编码方式。可选值包括 'onehot'（独热编码）、'onehot-dense'（密集独热编码）、'ordinal'（序数编码）。"
+        default: 'onehot'
+      strategy:
+        description: "定义分箱策略。可选值包括 'uniform'（均匀分箱）、'quantile'（分位数分箱）、'kmeans'（K-Means 聚类分箱）。"
+        default: 'quantile'
+
+  FunctionTransformer:
+    parameters:
+      func:
+        description: "要应用于输入数据的函数。"
+        default: null
+      inverse_func:
+        description: "func 的逆函数，如果存在。"
+        default: null
+      validate:
+        description: "布尔值，指示是否在转换前验证输入数据。"
+        default: false
+      accept_sparse:
+        description: "布尔值，指示是否接受稀疏矩阵作为输入。"
+        default: false
+      check_inverse:
+        description: "布尔值，指示在适合期间是否检查 func 和 inverse_func 是否互为逆函数。"
+        default: true
+      kw_args:
+        description: "传递给 func 的其他关键字参数。"
+        default: null
+      inv_kw_args:
+        description: "传递给 inverse_func 的其他关键字参数。"
+        default: null
+
+  PowerTransformer:
+    parameters:
+      method:
+        description: "指定变换方法。可选值包括 'yeo-johnson' 和 'box-cox'。"
+        default: 'yeo-johnson'
+      standardize:
+        description: "布尔值，指示是否在变换后将数据标准化为零均值和单位方差。"
+        default: true
+      copy:
+        description: "布尔值，指示是否复制输入数据，或在原地进行变换。"
+        default: true
+
+  QuantileTransformer:
+    parameters:
+      n_quantiles:
+        description: "用于分位数变换的分位数数量。"
+        default: 1000
+      output_distribution:
+        description: "指定输出分布。可选值包括 'uniform' 和 'normal'。"
+        default: 'uniform'
+      ignore_implicit_zeros:
+        description: "布尔值，指示是否忽略隐式零。"
+        default: false
+      subsample:
+        description: "用于计算分位数的子样本大小。"
+        default: 1e5
+      random_state:
+        description: "用于随机数生成的种子。"
+        default: null
+      copy:
+        description: "布尔值，指示是否复制输入数据，或在原地进行变换。"
+        default: true
+
+  FeatureHasher:
+    parameters:
+      n_features:
+        description: "哈希空间的维度。"
+        default: 1048576
+      input_type:
+        description: "输入数据的类型。可选值包括 'dict' 和 'pair'。"
+        default: 'dict'
+      dtype:
+        description: "输出数据的类型。"
+        default: 'float64'
+      alternate_sign:
+        description: "布尔值，指示是否在哈希时使用交替符号。"
+        default: true
+
+  DictVectorizer:
+    parameters:
+      dtype:
+        description: "输出数据的类型。"
+        default: 'float64'
+      separator:
+        description: "用于分隔特征名称的分隔符。"
+        default: '='
+      sparse:
+        description: "布尔值，指示是否返回稀疏矩阵。"
+        default: true
+      sort:
+        description: "布尔值，指示是否对特征名称排序。"
+        default: true
+
+  PCA:
+    parameters:
+      n_components:
+        description: "要保留的主成分数量。可以是整数、浮点数或 'mle'。"
+        default: null
+      copy:
+        description: "布尔值，指示是否复制输入数据，或在原地进行变换。"
+        default: true
+      whiten:
+        description: "布尔值，指示是否对主成分进行白化。"
+        default: false
+      svd_solver:
+        description: "用于计算 SVD 的方法。可选值包括 'auto'、'full'、'arpack' 和 'randomized'。"
+        default: 'auto'
+      tol:
+        description: "奇异值分解的容差。"
+        default: 0.0
+      iterated_power:
+        description: "用于随机化 SVD 的迭代次数。"
+        default: 'auto'
+      random_state:
+        description: "用于随机数生成的种子。"
+        default: null
+
+  SelectKBest:
+    parameters:
+      score_func:
+        description: "用于计算特征得分的函数。"
+        default: 'f_classif'
+      k:
+        description: "要选择的特征数量。"
+        default: 10
+
+  RFE:
+    parameters:
+      estimator:
+        description: "用于特征选择的基模型。"
+        default: null
+      n_features_to_select:
+        description: "要选择的特征数量。"
+        default: null
+      step:
+        description: "每次迭代要移除的特征数量。"
+        default: 1
+      verbose:
+        description: "控制冗长模式的整数。"
+        default: 0
+
+  PolynomialFeatures:
+    parameters:
+      degree:
+        description: "生成多项式特征的最高次数。"
+        default: 2
+      interaction_only:
+        description: "布尔值，指示是否仅包含交互项。"
+        default: false
+      include_bias:
+        description: "布尔值，指示是否包含偏置列。"
+        default: true
+      order:
+        description: "输出特征的顺序。可选值包括 'C' 和 'F'。"
+        default: 'C'
+
+  OneHotEncoder:
+    parameters:
+      categories:
+        description: "指定每个特征的类别。"
+        default: 'auto'
+      drop:
+        description: "指定要从每个特征中删除的类别。"
+        default: null
+      sparse:
+        description: "布尔值，指示是否返回稀疏矩阵。"
+        default: true
+      dtype:
+        description: "输出数据的类型。"
+        default: 'float64'
+      handle_unknown:
+        description: "指定如何处理未知类别。可选值"
+
+      
+
diff --git a/date_feature/parameter_new.yaml b/date_feature/parameter_new.yaml
new file mode 100644
index 0000000..9bd9da1
--- /dev/null
+++ b/date_feature/parameter_new.yaml
@@ -0,0 +1,255 @@
+feature_engineering_methods_parameters:
+
+  LabelEncoder:
+    description: "将分类标签编码为整数。"
+    parameters: []
+
+  KBinsDiscretizer:
+    description: "将连续数据分箱为离散数据。"
+    parameters:
+      - name: "n_bins"
+        type: "int or array-like"
+        default: 5
+        description: "指定每个特征要分成的箱数。可以是单个整数，表示所有特征使用相同的箱数；也可以是形状为 (n_features,) 的数组，为每个特征指定不同的箱数。"
+      - name: "encode"
+        type: "str"
+        default: "onehot"
+        description: "指定离散化后输出的编码方式。可选值包括 'onehot'（独热编码）、'onehot-dense'（密集独热编码）、'ordinal'（序数编码）。"
+      - name: "strategy"
+        type: "str"
+        default: "quantile"
+        description: "定义分箱策略。可选值包括 'uniform'（均匀分箱）、'quantile'（分位数分箱）、'kmeans'（K-Means 聚类分箱）。"
+
+  FunctionTransformer:
+    description: "对数据应用自定义函数进行转换。"
+    parameters:
+      - name: "func"
+        type: "callable"
+        default: null
+        description: "要应用于输入数据的函数。"
+      - name: "inverse_func"
+        type: "callable"
+        default: null
+        description: "func 的逆函数，如果存在。"
+      - name: "validate"
+        type: "bool"
+        default: false
+        description: "指示是否在转换前验证输入数据。"
+      - name: "accept_sparse"
+        type: "bool"
+        default: false
+        description: "指示是否接受稀疏矩阵作为输入。"
+      - name: "check_inverse"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示在适合期间是否检查 func 和 inverse_func 是否互为逆函数。"
+      - name: "kw_args"
+        type: "dict"
+        default: null
+        description: "传递给 func 的其他关键字参数。"
+      - name: "inv_kw_args"
+        type: "dict"
+        default: null
+        description: "传递给 inverse_func 的其他关键字参数。"
+
+  PowerTransformer:
+    description: "对数据进行幂变换以使其更符合正态分布。"
+    parameters:
+      - name: "method"
+        type: "str"
+        default: "yeo-johnson"
+        description: "指定变换方法。可选值包括 'yeo-johnson' 和 'box-cox'。"
+      - name: "standardize"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否在变换后将数据标准化为零均值和单位方差。"
+      - name: "copy"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否复制输入数据，或在原地进行变换。"
+
+  QuantileTransformer:
+    description: "将数据转换为均匀分布或正态分布。"
+    parameters:
+      - name: "n_quantiles"
+        type: "int"
+        default: 1000
+        description: "用于分位数变换的分位数数量。"
+      - name: "output_distribution"
+        type: "str"
+        default: "uniform"
+        description: "指定输出分布。可选值包括 'uniform' 和 'normal'。"
+      - name: "ignore_implicit_zeros"
+        type: "bool"
+        default: false
+        description: "指示是否忽略隐式零。"
+      - name: "subsample"
+        type: "int"
+        default: 100000
+        description: "用于计算分位数的子样本大小。"
+      - name: "random_state"
+        type: "int or None"
+        default: null
+        description: "用于随机数生成的种子。"
+      - name: "copy"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否复制输入数据，或在原地进行变换。"
+
+  FeatureHasher:
+    description: "使用哈希技巧将特征映射到向量。"
+    parameters:
+      - name: "n_features"
+        type: "int"
+        default: 1048576
+        description: "哈希空间的维度。"
+      - name: "input_type"
+        type: "str"
+        default: "dict"
+        description: "输入数据的类型。可选值包括 'dict' 和 'pair'。"
+      - name: "dtype"
+        type: "type"
+        default: "float64"
+        description: "输出数据的类型。"
+      - name: "alternate_sign"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否在哈希时使用交替符号。"
+
+  DictVectorizer:
+    description: "将符号表示的特征（如字典）转换为稀疏矩阵。"
+    parameters:
+      - name: "dtype"
+        type: "type"
+        default: "float64"
+        description: "输出数据的类型。"
+      - name: "separator"
+        type: "str"
+        default: "="
+        description: "用于分隔特征名称的分隔符。"
+      - name: "sparse"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否返回稀疏矩阵。"
+      - name: "sort"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否对特征名称排序。"
+
+
+  PCA:
+  description: "主成分分析，用于降维。"
+  parameters:
+    - name: "n_components"
+      type: "int, float, None or str"
+      default: null
+      description: "要保留的主成分数量。可以是整数、浮点数或 'mle'。"
+    - name: "copy"
+      type: "bool"
+      default: true
+      description: "指示是否复制输入数据，或在原地进行变换。"
+    - name: "whiten"
+      type: "bool"
+      default: false
+      description: "指示是否对主成分进行白化。"
+    - name: "svd_solver"
+      type: "str"
+      default: "auto"
+      description: "用于计算 SVD 的方法。可选值包括 'auto'、'full'、'arpack' 和 'randomized'。"
+    - name: "tol"
+      type: "float"
+      default: 0.0
+      description: "奇异值分解的容差。"
+    - name: "iterated_power"
+      type: "int or 'auto'"
+      default: 'auto'
+      description: "用于随机化 SVD 的迭代次数。"
+    - name: "random_state"
+      type: "int or None"
+      default: null
+      description: "用于随机数生成的种子。"
+
+  SelectKBest:
+    description: "选择最重要的 K 个特征。"
+    parameters:
+      - name: "score_func"
+        type: "callable"
+        default: "f_classif"
+        description: "用于计算特征得分的函数。"
+      - name: "k"
+        type: "int"
+        default: 10
+        description: "要选择的特征数量。"
+
+  RFE:
+    description: "递归特征消除，用于选择最重要的特征。"
+    parameters:
+      - name: "estimator"
+        type: "object"
+        default: null
+        description: "用于特征选择的基模型。"
+      - name: "n_features_to_select"
+        type: "int"
+        default: null
+        description: "要选择的特征数量。"
+      - name: "step"
+        type: "int"
+        default: 1
+        description: "每次迭代要移除的特征数量。"
+      - name: "verbose"
+        type: "int"
+        default: 0
+        description: "控制冗长模式的整数。"
+
+  PolynomialFeatures:
+    description: "生成多项式特征，增加模型的非线性能力。"
+    parameters:
+      - name: "degree"
+        type: "int"
+        default: 2
+        description: "生成多项式特征的最高次数。"
+      - name: "interaction_only"
+        type: "bool"
+        default: false
+        description: "指示是否仅包含交互项。"
+      - name: "include_bias"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否包含偏置列。"
+      - name: "order"
+        type: "str"
+        default: "C"
+        description: "输出特征的顺序。可选值包括 'C' 和 'F'。"
+
+  OneHotEncoder:
+    description: "将分类特征转换为独热编码。"
+    parameters:
+      - name: "categories"
+        type: "str or list or 'auto'"
+        default: "auto"
+        description: "指定每个特征的类别。"
+      - name: "drop"
+        type: "str or array-like"
+        default: null
+        description: "指定要从每个特征中删除的类别。"
+      - name: "sparse"
+        type: "bool"
+        default: true
+        description: "指示是否返回稀疏矩阵。"
+      - name: "dtype"
+        type: "type"
+        default: "float64"
+        description: "输出数据的类型。"
+      - name: "handle_unknown"
+        type: "str"
+        default: "error"
+        description: "指定如何处理未知类别。可选值包括 'error'（抛出异常）、'ignore'（忽略）。"
+      - name: "max_categories"
+        type: "int or None"
+        default: null
+        description: "在类别过多时，将类别限制为最大类别数量。"
+
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