特征工程(feature engineering)：
是指将数据输入模型之前，利用关于数据和机器学习算法的知识对数据进行硬编码的变换(而不是由模型学习得到的)，以改善模型的效果。多数情况下，一个机器学习模型无法从完全任意的数据中进行学习。所以呈现给模型的数据应该便于模型学习。
特征工程的本质：用更简单的方式表述问题，从而使问题变得更容易。它通常需要深入理解问题。
机器学习中的特征工程
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