13.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： A.多余特征 B.重复特征 C.与目标属性相关的特征 D.与目标属性无关的特征

正确答案是 D。特征工程的主要目的是提取和选择与预测目标相关的特征，并且去除与预测目标无关的特征。

下面是对每个选项的解释：

- 选项 A 不正确。多余特征是指与其它特征高度相关的特征，这些特征可能会影响模型的性能，但不一定与预测目标无关。
- 选项 B 不正确。重复特征指的是数据集中存在完全一样的特征，这些特征可能会对模型的性能产生负面影响，但不一定与预测目标无关。
- 选项 C 不正确。与目标属性相关的特征是指那些与预测目标高度相关的特征，这些特征通常是模型需要关注的重点。
- 选项 D 正确。与目标属性无关的特征是指那些与预测目标没有直接关系或者关系很弱的特征，这些特征可能会对模型的性能产生负面影响，因为它们会增加模型的复杂度并降低模型的泛化能力。在特征工程中，我们通常会去除这些无关特征，以提高模型的性能。

相关问题

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。

为什么神经网络总是将原始数据转换成特征向量？详细解释并举例子

神经网络将原始数据转换成特征向量是因为特征向量可以更好地表示数据的本质特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。特征向量通常包含了数据的统计特征、空间特征、频域特征等等，这些特征可以更好地描述数据的本质特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。

例如，在图像识别任务中，神经网络需要将原始的像素数据转换成特征向量，这些特征向量通常包含了图像的纹理、颜色、形状等特征，从而更好地描述了图像的本质特征，提高了模型的准确性和泛化能力。

总之，神经网络将原始数据转换成特征向量是为了更好地描述数据的本质特征，从而提高模型的准确性和泛化能力。