特征工程:我们把从数据集生成特征值的过程称为什么？

特征工程是指在机器学习和数据挖掘中，通过对原始数据进行处理和转换，提取出能够更好地表示数据特征的新特征的过程。特征工程的目的是为了提高模型的性能和准确度。

特征工程的分类：

1. 特征选择：从原始特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，去除冗余和无关的特征。
2. 特征提取：通过数学变换、统计方法或模型转换等方式，将原始特征转换为新的特征。
3. 特征构造：基于原始特征进行组合、交叉或衍生，生成新的特征。

特征工程的优势：

1. 提高模型性能：通过选择、提取和构造合适的特征，可以提高模型的准确度和泛化能力。
2. 降低计算成本：通过减少特征维度和冗余特征，可以减少模型训练和预测的计算成本。
3. 提高模型解释性：通过特征工程可以生成更易解释的特征，帮助理解模型的预测结果。

特征工程的应用场景：

1. 自然语言处理：通过文本分词、词频统计、TF-IDF等方法提取文本特征。
2. 图像处理：通过图像分割、边缘检测、颜色直方图等方法提取图像特征。
3. 金融风控：通过用户行为数据、信用评分等特征进行风险评估和欺诈检测。
4. 推荐系统：通过用户行为数据、物品属性等特征进行个性化推荐。

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