特征工程和数据预处理关系

特征工程和数据预处理是密切相关的。在机器学习中，数据预处理通常是为了清洗、转换和归一化数据，使其更适合用于模型训练。特征工程则是在数据预处理的基础上，通过选择、提取和组合特征，来提高模型性能。因此，特征工程需要在数据预处理之后进行。同时，数据预处理也可以是特征工程的一部分，例如，将文本数据转换为词向量就是一种常见的特征工程方法，但也包含了数据预处理的步骤，如分词和停用词过滤。总之，特征工程和数据预处理是相互依赖的，需要在机器学习任务中同时进行。