特征工程是机器学习领域的重要步骤，它涉及到从原始数据中提取和创建有助于模型预测的特征。以下是一些特征工程的案例研究：
案例一： 在一项针对电商平台的用户购买预测任务中，特征工程包括用户浏览历史、购买频率和产品类别等数据的处理。通过这些特征，模型能够更准确地预测用户的购买意图。
案例二： 在金融风控领域，特征工程关注的是用户信用评分。通过对用户的收入、负债、信用历史等数据进行处理，模型能够识别出潜在的高风险用户。
案例三： 在自然语言处理任务中，特征工程通常涉及词袋模型、TF-IDF 等技术，以提取文本数据中的关键信息。
特征工程示例
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