特徵工程算法是機器學習中的一個重要環節，旨在從原始數據中提取對模型有用的特徵。這些算法可以分為以下幾個主要步驟：
特徵提取：將機器學習算法無法直接識別的原始數據轉換為算法可以處理的數值特徵。這通常涉及到向量化過程，即將非數值數據轉換為數值數據。
特徵構造：通過數學運算（如加法、減法、乘法等）創建新的特徵。例如，可以通過將兩個原始特徵相加或相乘來生成新的特徵。
特徵生成：使用統計學習方法（如主成分分析、因子分析等）對原始數據進行降維，從而生成新的特徵。這些方法可以提取出數據中的主要成分，減少特徵數量，同時保持數據的代表性。
特徵選擇：從獲取的特徵中選擇最合適的特徵。這通常涉及到特徵的相關性和方差分析，以確定哪些特徵對模型的性能有最大的貢獻。
數據預處理：包括缺失值處理、無量綱化、獨熱編碼等步驟，以確保數據的質量和可用性。例如，獨熱編碼用於將類別特徵轉換為數值特徵，以便算法處理。
特徵變換：對於某些線性模型，如邏輯回歸，可能需要通過特徵組合來提升其非線性表徵能力。
特徵工程算法的套用範圍廣泛，包括自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、語音識別、大數據分析、對話系統、知識圖譜（KG）、區塊鏈、強化學習等領域。這些算法不僅提高了模型的準確性和魯棒性，而且減少了數據準備和模型訓練的時間和成本。