特征工程是分阶段的数据精炼过程，含数据清洗（处理缺失值、异常值、类型校正）、特征变换（数值缩放、类别编码、偏态矫正）、特征构造（时间拆解、组合衍生、分箱交互）及特征选择与降维（过滤法、嵌入法、PCA/LDA）。
特征工程不是一步到位的操作，而是一套有逻辑、分阶段的数据精炼过程。它直接决定模型能否从数据中真正“看懂”业务规律。下面按实际建模顺序，讲清楚每一步该做什么、为什么做、怎么做。
这是所有后续工作的前提。脏数据会把再好的模型带偏。
不同模型对输入数据的分布和尺度敏感，这步是“翻译”——把原始数据变成模型喜欢的样子。
这是特征工程最有价值的部分——不是靠算法，而是靠你对问题的理解。
不是特征越多越好。冗余、噪声、弱相关特征反而拖慢训练、引发过拟合。
基本上就这些。特征工程没有银弹，核心是“理解数据来源 + 明确建模目标 + 小步验证效果”。每次加一个新特征，都该用交叉验证看看AUC或RMSE有没有真实提升——不提升的，就果断舍弃。
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