数据预处理与特征工程的区别与联系

数据预处理和特征工程都是机器学习中非常重要的步骤，但它们的主要目的不同。数据预处理是指将原始数据转换为可用于机器学习算法的形式，例如数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。而特征工程则是指根据业务需求和模型算法的特点，对数据进行特征构建、特征选择和特征转换等操作，以提高模型的性能和泛化能力。因此，数据预处理和特征工程是紧密相关的，它们都可以对数据进行转换和处理，以提高机器学习模型的效果。