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需求预测中的特征工程
在需求预测中，特征工程是一个至关重要的步骤。特征工程涉及从原始数据中提取、选择和转换特征，以便机器学习模型能够更好地理解和预测需求。这一过程不仅能够提高模型的性能，还能帮助我们更好地理解数据和问题的内在结构。本节将详细介绍特征工程的原理和方法，并通过具体的实例来说明如何在需求预测中应用特征工程。
特征工程的原理
特征工程的核心目标是将原始数据转换为模型可以有效利用的形式。这个过程包括以下几个主要步骤：
特征提取：从原始数据中提取有用的特征。这一步通常涉及到文本处理、时间序列分析等技术。
特征选择：选择最相关的特征，减少模型的复杂度，
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