什麼是特徵工程

數據預處理技術

特徵工程是一種數據預處理技術，旨在從原始數據中提取並構建出對機器學習模型訓練和預測任務最有效的特徵。

特徵工程包括數據清洗、格式轉換、缺失值處理、特徵選擇、降維等一系列方法，目的是提取出最能代表數據本質、與預測目標相關性強的特徵，從而提升模型的性能。這個過程通常需要領域專業知識，以及嘗試不同的技術來找到最適合特定問題的特徵。在機器學習中，特徵被視為數據和模型之間的橋梁，好的特徵不僅能提高模型的訓練效果，還能增強模型的泛化能力，使得模型在面對新數據時能做出更準確的預測。