详细说明特征工程的概念及方法

特征工程是指在机器学习和数据挖掘中，根据数据本身的特点及业务场景的特征，选取最有代表性、最具区分度的数据特征，以提高模型的分类、聚类等效果的过程。特征工程的方法包括特征选择、特征提取、特征构造等。其中，特征选择是从原始数据特征中选择最符合分类或聚类的特征；特征提取是将原始数据转化为新的特征空间；特征构造是根据原始数据构造出新的特征。通过合理的特征工程，可以提高预测准确率，提高学习者的泛化效果，从而优化模型的性能。