概念：特征工程是机器学习中的一项重要技术，它通过对数据进行预处理、转换和提取，使得机器学习算法能够更好地利用数据特征进行模型训练和预测 特征处理和选择是特征工程的核心环节，其主要目的是从原始数据中提取出与特定任务相关的特征，并去除无关或冗余的特征，从而提高模型的性能和准确性。通过这些特征处理和选择的方法，我们可以更好地理解数据的内在特征和规律，并将这些特征转化为机器学习算法能够利用的形式。 特征处理，包括的内容： 数据清洗：包括处理空值、重复值、异常值等问题。 特征选择：从数据中选取与目标变量最相关的特征，或剔除不相关或冗余的特征。 特征提取：从数据中挖掘出能够反映数据整体特征或局部结构的特...