特徵工程（feature engineering）

廚師不會把生食材直接扔給客人；他們會切配、調味，把原料組合成可以下嚥的菜餚。特徵工程就是資料的這道備料工序：把原始記錄變成有資訊量的輸入——也就是特徵——好讓模型真正讀得懂。它往往是人對問題的洞察最為關鍵的地方。

實踐中，你會創造、變換或組合各欄，使訊號更易於學習。從一個原始時間戳裡，你可以抽出星期幾、是否節假日、一天中的幾點；從身高和體重，你可以算出體質指數（BMI）；你可能對偏態的金額取對數，把年齡分到若干區間裡，把兩個特徵相乘以刻畫它們的交互作用，或者統計某使用者上個月登入了多少次。其中的功夫，就在於把你對這一領域的了解，編碼成模型用得上的數字。

為何重要：一個特徵選得好的簡單模型，常常勝過一個被餵以原始、混亂輸入的花哨模型。對經典的表格資料而言，用心的特徵工程往往是撬動效能的最大那根槓桿。需要說明的是：現代深度學習，尤其在圖像、音訊和文字上，能從原始資料中自己學出特徵，從而削減了在這些領域手工雕琢的需要——但對於主導著商業問題的那類表格式資料，它依舊不可或缺。