什么是机器学习中的特征提取？
特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念，是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征，也称为变量或属性，是我们用来进行预测、对对象进行分类或从数据中获取见解的数据点的特定特征或属性。
本质上，特征提取涉及以增强给定任务的数据质量和相关性的方式选择、转换或创建这些特征。
特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念，是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征，也称为变量或属性，是我们用来进行预测、对对象进行分类或从数据中获取见解的数据点的特定特征或属性。
本质上，特征提取涉及以增强给定任务的数据质量和相关性的方式选择、转换或创建这些特征。