特徵工程在機器學習和數據分析中扮演著至關重要的角色，其主要目的是最大限度地從原始數據中提取信息，以便更好地支持機器學習模型。特徵工程的作用包括：
數據預處理。特徵工程有助於將原始數據轉換為機器學習算法能夠理解和處理的形式。這一過程包括數據的清洗、去噪、以及去除冗餘信息。
特徵提取與選擇。通過分析和理解數據，特徵工程可以提取和選擇與目標變數最相關的特徵，減少特徵維度，提高模型的訓練效率，並降低過擬合風險。
構建新特徵。特徵工程還可以通過組合和變換原始特徵來創建新的特徵，以提高模型的性能。這包括特徵的互動、加減乘除、指數、對數等運算。
數據標準化和歸一化。通過歸一化和標準化處理，特徵工程可以將數據的取值範圍映射到合適的區間，確保模型能夠更好地處理不同特徵之間的差異。
處理缺失值和異常值。特徵工程還涉及處理數據中的缺失值和異常值，以保證模型訓練和預測的準確性。
總的來說，特徵工程是一個綜合利用專業知識、統計技術和編程技巧的過程，它通過轉換和選擇最相關的特徵，顯著提高機器學習模型的性能和泛化能力。