4.3.3 特征工程
特征工程（FeatureEngineering）又称特征提取，是机器学习建模之前的一个重要步骤。前文提到，机器学习的本质是要找从x到y的映射，我们最终的目标是输出y。如果x“不给力”的话，后面的努力往往会成为徒劳。特征工程就是从原始数据中找到合适的特征集x的过程。
在很多机器学习任务中，特征工程是最重要，也是最耗时的环节，其重要性远远超过建模和训练。然而这个过程最容易被初学者忽视。特征工程是漫长而艰苦的过程。在Kaggle数据科学竞赛中，选手们平均花在构建特征集的时间在70%以上。一个好的特征集通常能战胜一个好的模型或者算法。
第4章 机器学习概述
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