什么是特征工程？

特征工程（Feature Engineering）是指从原始数据中创建、选择和转换特征的过程，这些特征是机器学习模型输入的核心元素，旨在提升模型的预测准确性、泛化能力和可解释性。通过数据清洗、特征提取、特征选择和特征变换等步骤，特征工程将原始数据转化为更有效的表示形式，从而优化模型的学习效果。

在AI产品开发的实际落地中，特征工程对产品性能具有决定性影响。产品经理需结合业务场景设计特征策略，例如在推荐系统中构建用户行为时序特征或在风控模型中提取交易模式特征，以提升用户体验和决策效率。随着自动化工具如AutoML的兴起，特征工程正迈向智能化，但领域知识与人工干预仍不可或缺。