现有奶茶店数据，有奶茶杯型，奶茶做法，一单的杯数，下单时间，奶茶名称，门店面积，门店地址，各门店员工数，各门店开业时间，各门店每天营业时间，每比订单的金额，省份，城市，区域，支付类型，奶茶开始制作时间，奶茶制作完成时间。现在想用机器学习预测顾客下单后等待奶茶制作完成的时间，通过随机森林回归模型对对顾客等待奶茶时间做预测，预测的准确度和误差都不理想，可以在特征工程阶段做那哪些操作以提高模型准确度，请写出代码。

在特征工程阶段，我们可以尝试以下操作以提高模型的准确度：

1. 特征衍生：通过对现有特征进行衍生，生成新的特征，例如将下单时间和开始制作时间相减得到等待时间，将门店面积和门店员工数相乘得到门店规模等，帮助模型更好地捕捉数据之间的关系。

2. 特征选择：选择与目标变量相关的特征，去除与目标变量无关的特征，避免噪声对模型的干扰。

3. 特征缩放：对特征进行缩放操作，避免不同特征之间的权重差异过大。

以下是在特征工程阶段提高模型准确度的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征衍生
data['等待时间'] = pd.to_datetime(data['奶茶制作完成时间']) - pd.to_datetime(data['开始制作时间'])
data['门店规模'] = data['门店面积'] * data['门店员工数']

# 特征选择
features = ['奶茶杯型', '奶茶做法', '杯数', '门店规模', '订单金额', '等待时间']

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
data[features] = scaler.fit_transform(data[features])

# 拆分数据集
X = data[features]
y = data['等待时间']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error: {:.2f}'.format(mse))

在以上示例中，我们首先通过特征衍生生成了等待时间和门店规模两个新特征，然后选择了与目标变量相关的特征，并使用StandardScaler对特征进行了缩放。最后，我们训练了随机森林模型，并评估了模型的表现。通过以上操作，可以提高模型的准确度。