特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，通过特征工程我们希望去除掉数据中的

噪声和冗余，并提取出对于预测模型有意义的特征，以提高模型的性能和可解释性。特征工程通常包括以下步骤：

1. 数据清洗：去除缺失值、异常值和重复值等。

2. 特征选择：选择对于预测模型有意义的特征，去除冗余特征。

3. 特征变换：将原始特征通过数学变换、归一化等方式转换为更适合模型的特征。

4. 特征构建：通过特征组合、特征交叉等方式构建新的特征。

通过特征工程，我们可以提高模型的准确率、泛化能力和可解释性，从而更好地应用于实际问题中。