特征工程是机器学习中非常重要的一步，它可以有效提高模型的性能，特征工程主要包括特征提取、特征变换和特征构造三个方面。
1、特征提取
特征提取是从原始数据中提取特征的过程，常用的特征提取方法包括：
- 基于统计的方法：统计量、相关系数、互信息等
- 基于信息论的方法：如信息增益、卡方检验等
- 基于机器学习的方法：如主成分分析、线性判别分析等
2、特征变化
特征变换是对原始特征进行处理，使其更适合机器学习模型。常用的特征变换方法包括：
- 标准化：将特征值映射到均值为0、方差为1的标准正态分布。
- 归一化：将特征值映射到[0, 1]之间
- 离散化：将连续特征离散化为有限个类别
3、特征构造
特征构造是根据已有特征生成新特征的过程，常用的特征构造方法包括：
- 组合特征：将多个特征组合起来形成新的特征
- 衍生特征：根据已有特征进行计算或变换生成新的特征
- 降维：使用主成分分析、线性判别分析等方法降低特征维度
