特征工程

特征工程是将原始数据转换为更能代表预测模型下潜在问题的特征的过程，从而提高模型准确性。这涉及从现有数据中选择、转换和创建新特征。目标是提取更多数据信息，并使机器学习算法更容易学习模式并做出准确预测。