什么是特征工程？

特征工程是指在机器学习和数据挖掘中，对原始数据进行处理和转换，以便更好地表示数据特征，提取出有用的信息，从而提高模型的性能。特征工程包括数据清洗、特征选择、特征变换等步骤，旨在减少数据噪声、消除冗余特征、提取有意义的特征，并为模型提供更有信息量的输入。通过合理的特征工程，可以改善模型的准确性、稳定性和泛化能力。特征工程在机器学习中起着至关重要的作用，对于构建高效的预测模型至关重要。