特征工程作为机器学习流程中的关键环节，在模型训练之前执行，其质量直接影响模型性能。虽然深度学习模型在图像和文本等非结构化数据的特征自动学习方面表现优异，但对于表格数据集而言，显式特征工程仍然是不可替代的核心技术。本文通过实际案例演示特征工程在回归任务中的应用效果，重点分析包含数值型、分类型和时间序列特征的大规模表格数据集的处理方法。

特征工程基础理论

特征工程是指从原始数据中选择、转换和构建新特征的系统性过程，旨在提升机器学习模型的预测性能。该过程需要运用领域知识，从数据中提取最具预测价值的信息，并将其转换为适合特定机器学习算法的表示形式。