本书是一本特征工程实用指南, 主要探讨如何利用特征工程提升机器学习解决方案的性能。它提供了一些新思路, 可以提高机器学习解决方案的性能。本书从特征工程的基本概念和技术开始介绍, 建立了一种独特的跨领域方法, 通过充分研究案例详细介绍了图数据、文本数据、时间序列和图像数据的处理方法, 包括分箱、折外估计、特征选择、数据降维和可变长度数据编码等重要主题。