特征工程 —— Machine Learning 之 feature 的选择，样本集 的数据清洗，feature的编码，处理， feature的选择 —— 转发

原文： https://www.cnblogs.com/pacino12134/p/11368584.html

特征工程是机器学习中最耗时、最繁重的部分。非常重要。

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

特征工程的目的：将信息使用更加高效的编码方式（特征）表示，信息损失最小，原始数据中包含的规律仍然存在。这种新的编码方式要尽量减少原始数据中的不确定因素（噪声、异常数据、数据缺失等）。

其中特征处理是核心环节。