特徵工程是一種數據預處理技術，旨在從原始數據中提取、創建或選擇最有用的特徵以供機器學習模型使用，特徵工程的方法包括：
時間戳處理。將時間戳分離為不同的時間維度（如年、月、日等），並進行必要的轉換或標準化。
離散型變數處理。如獨熱編碼（One-Hot編碼），將類別型變數轉換為二元特徵。
分箱/分區。將連續型變數轉換為類別變數，有助於減少噪聲並避免過擬合。
異常值處理。使用BOX-COX轉換、箱線圖分析等來處理或識別異常值。
缺失值處理。通過插值、刪除含有缺失值的觀察或使用其他方法處理缺失數據。
特徵提取。從原始數據中提取新特徵，如文本數據的詞袋模型或TF-IDF、圖像數據的CNN特徵、聲音數據的MFCC等。
特徵轉換。通過標準化、歸一化、多項式擴展等數學變換改變特徵的性質。
特徵選擇。使用過濾法、包裝法、嵌入法等從現有特徵中選擇最重要的特徵。
降維。通過PCA、LDA等方法減少特徵的維度。
特徵構建。基於領域知識創建新的特徵或特徵組合。
這些方法可以單獨或結合使用，以提高模型的性能和泛化能力。特徵工程是一個疊代過程，需要不斷嘗試和最佳化以找到最適合特定問題和數據集的方法。