Q1：什么是特征工程？
A1：特征工程是指使用领域知识和数据分析技术，将原始数据转换为适合机器学习算法使用的特征集合的过程。特征工程包括特征选择、特征提取、特征变换等步骤。
Q2：为什么要进行特征工程？
A2：特征工程可以帮助机器学习算法更好地理解数据，提取出数据的重要特征，降低数据维度，提高模型的准确性和泛化能力。
Q3：特征选择和特征提取有什么区别？
A3：特征选择是指从原始特征集合中选择一部分最具有代表性的特征，去除冗余和无关的特征，以减少数据维度和提高模型效率。而特征提取则是通过数学变换或统计方法，从原始特征中提取出新的、更有代表性的特征集合。
Q4：特征工程中常用的方法有哪些？
A4：特征工程中常用的方法包括：缺失值处理、异常值处理、特征缩放、特征编码、特征选择、特征降维、特征交叉等。
Q5：特征工程中如何处理缺失值？
A5：处理缺失值的方法包括：删除缺失值较多的特征或样本、使用均值或中位数填充缺失值、使用插值法填充缺失值等。
Q6：特征工程中如何处理异常值？
A6：处理异常值的方法包括：删除异常值、使用平均值或中位数代替异常值、使用插值法代替异常值等。
总之，特征工程是机器学习中重要的一环，通过合理的特征工程可以提高模型的准确性和泛化能力。
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