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机器学习中的“特征工程（Feature Engineerin

[问答题]
机器学习中的“特征工程（Feature Engineering）”是什么？
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阿猫阿狗石头头像 阿猫阿狗石头
对原始数据进行处理，提取出对模型有帮助的特征
发表于 2025-07-25 16:42:40 回复(0)
牛客85845082号头像 牛客85845082号
对原始数据中的特征进行处理，提取出对模型有帮助的特征，可以先看特征之间的相关系数，再利用Lasso、随机森林等机器学习方法，最后进行逐步回归或者向前向后或者REF微调
发表于 2026-04-14 16:29:30 回复(0)
牛客312894033号头像 牛客312894033号
特征工程是对原始数据进行处理，然后选出有用的特征，从而实现对模型的优化。包括特征提取，特征选择，特征转化，最终确定哪些特征是优质的，就留下来。作用：很影响模型是否能学到真正有用的信息，特征工程做的好，模型选择了有用的特征之后，模型才能学到真正有用的东西，才能得出一个优质的模型，模型的损失函数计算的值也会更低，模型也更准确，泛化能力更强，对于实现目标是非常重要的一种工程，就是特征工程。
发表于 2026-03-25 11:18:00 回复(0)
洒脱的海王被加薪头像 洒脱的海王被加薪
对原始数据的处理，使其能够更好的应用于模型的训练过程
发表于 2026-03-06 21:49:32 回复(0)
牛客没有号码头像 牛客没有号码
对原始数据提取特征帮助模型训练
发表于 2025-10-30 18:36:08 回复(0)
怕黑的三文鱼许愿面试顺利头像 怕黑的三文鱼许愿面试顺利
特征工程指的是处理原始数据，从中选取出可帮助学习器学习的一部分特征
发表于 2025-10-29 21:07:09 回复(0)
丢失的Ning头像 丢失的Ning
从原始数据中提取出对模型有帮助的特征
发表于 2025-10-21 15:42:27 回复(0)
牛客936341071号头像 牛客936341071号
特征工程是指对机器学习中对特征的处理，包括特征提取、特征选择和特征转换。特征工程是对原始数据进行加工、转换、选择，提取出能让模型更好的学习和预测的特征。特征提取：构造新的特征；特征转换：对特征进行标准化、归一化、编码等；特征选择：去除一些冗余不显著的特征，筛选出最有用的特征。
发表于 2025-09-23 22:53:09 回复(0)
被加薪的垂耳兔很想奋斗头像 被加薪的垂耳兔很想奋斗
是对原始数据进行加工 转换 选择，提取出能让模型更好地学习和预测的过程
发表于 2025-09-20 10:19:56 回复(0)
ssp到手了的可乐很想去上海头像 ssp到手了的可乐很想去上海
特征工程就是对原始数据进行处理、提取、转换、选择的一种方式，可以用于对数据的降维，主要为了让模型识别更直接有用的信息，减少噪声干扰，更好的训练模型
发表于 2025-09-12 19:38:52 回复(0)
哈罗罗头像 哈罗罗
特征工程是指对原始数据进行加工、转换、提取对模型有用的特征，以提高模型的性能
发表于 2025-08-29 14:12:24 回复(0)
保持初衷666头像 保持初衷666
包括特征衍生和特征筛选
发表于 2025-08-02 21:42:43 回复(0)
小码子12头像 小码子12
根据专业知识背景和技巧处理数据，处理后的数据让模型的性能提升，这个过程就是特征工程。特征工程包括特征提取、特征预处理、特征降维、特征选择、特征组合
发表于 2025-07-26 21:08:18 回复(0)
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来自：机器学习-牛客面经八股
难度：
13条回答 586浏览

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