特征工程是什么

特征工程是指在机器学习和数据挖掘中，通过对原始数据进行特征提取、特征选择、特征变换等方式，构建一个更好的、更有表现力的特征集合，以提高模型的性能和准确性。它是机器学习中非常重要的一环，能够对数据进行深入的分析和处理，从而提高数据挖掘的效率和准确性。特征工程包括特征提取、特征转换、特征选择等方法，它的目的是从原始数据中提取出更有用、更有效的特征，以提高机器学习算法的性能和准确性。