特征工程是将输入数据转换为机器学习模型可以更好地利用的格式的过程，仍然是一种非常有效的技术。通过改变数据的坐标系，特征工程可以使某些模型类别（例如线性模型或决策树）能够解决原本难以解决的问题。经典的例子包括为线性模型创建交互项（如乘法），或使用正弦和余弦变换对周期性时间特征进行编码以准确表示圆形关系。按组聚合数据（例如计算每个实体的计数或均值）以及仔细处理分类编码（如目标编码）也是提高模型性能的强大方法。 AI
影响 有效的特征工程可以显著提高AI模型性能，并减少对更复杂模型或更大数据集的需求。
排序理由 该条目讨论了机器学习中的一个基本概念（特征工程），并提供了历史背景和实际示例，而不是宣布新的发布或事件。
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