特征工程

特征工程是机器学习中一个至关重要的步骤，它涉及到从原始数据中提取、选择和构造出对模型预测性能有显著影响的特征。这个过程可能包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化、特征编码等。通过特征工程，我们可以将复杂的、非结构化的数据转化为模型可以理解和使用的格式，从而提高模型的预测准确性。特征工程的质量直接影响到模型的性能，好的Feature Engineering能够使得模型的效果得到显著提升，而不良的特征工程则可能导致模型过拟合或者欠拟合。因此，特征工程是机器学习项目中不可或缺的一部分。