机器学习中特征工程有哪些内容？

特征工程是机器学习中一个非常重要的环节。它包括以下内容：

1. 特征选择：从大量特征中选择对模型有重要影响的特征，并去除冗余或不相关的特征。

2. 特征提取：从原始数据中提取出有用的特征，例如通过 NLP 技术提取文本特征。

3. 特征转换：将特征转换为更适合模型使用的格式，例如将文本转换为词袋模型。

4. 特征缩放：将不同的特征缩放到相同的数值范围，以便模型能够正确处理它们。

5. 特征表示：将特征表示为更有意义的形式，例如将图像表示为更简单的特征。

以上是特征工程的主要内容，特征工程对于模型的效果起着关键作用，因此是机器学习项目中不可或缺的一部分。