上面内容主要讨论了机器学习中的特征工程的重要性。特征工程是指将原始数据转换为适合机器学习模型训练的数据的过程。它包括数据清理、特征选择和特征转换三个步骤。数据清理是指去除数据中的噪音和错误，特征选择是指选择与目标变量最相关的特征，特征转换是指将特征转换为适合机器学习模型训练的形式。特征工程是机器学习过程中非常重要的一环，它可以提高机器学习模型的性能。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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