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When machine learning engineers work with data sets, they may find the results aren't as good as they need. Instead of improving the model or collecting more data, they can use the feature engineering process to help improve results by modifying the data's features to better capture the nature of the problem. This practical guide to feature engineering is an essential addition to any data scientist's or machine learning engineer's toolbox, providing new ideas on how to improve the performance of a machine learning solution.
当机器学习工程师处理数据集时，他们可能会发现结果并不像他们需要的那样好。他们不需要改进模型或收集更多数据，而是可以使用特征工程过程来帮助改进结果，方法是修改数据的特征以更好地捕捉问题的本质。本功能工程实用指南是任何数据科学家或机器学习工程师工具箱的重要补充，为如何提高机器学习解决方案的性能提供了新思路。
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