特征工程是机器学习和统计建模过程中至关重要的预处理阶段，旨在将原始数据转换为模型可直接使用的高质量特征。主要环节包括特征创建（利用领域知识或数学变换产生新变量）、特征转换（对数值特征进行缩放、归一化，对分类变量进行独热编码或嵌入表示）以及特征选择（通过过滤方法、包裹方法或嵌入方法挑选最具预测力的属性）。优质特征能够显著提升模型精度与可解释性，而劣质特征则会限制任何算法的表现。此外，特征工程还涵盖缺失值处理、异常值修正、离散化及主成分分析（PCA）等降维技术。大规模生产环境中，常借助特征存储（feature store）确保训练与推理阶段特征一致性。

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