特征提取

特征提取是指将原始数据转换为一组特征的过程。这些特征是数据的相关特性或属性，能够以更具意义和更有效的方式来表示数据。在机器学习领域，特征提取是数据预处理中的关键步骤。它有助于降低数据的维度，并且只提取对训练机器学习模型有用的相关信息 。