本文介绍了在机器学习中如何使用Python进行特征工程，包括组合特征的生成（如特征的和、差、乘积）以及如何构建多模型（如线性回归和决策树回归的组合预测）。通过特征生成和多模型结合，可以提升模型的预测性能。
组合特征生成和多模型构建的Python实现
在机器学习任务中，特征工程是一个至关重要的步骤。常常情况下，单个特征的表达能力有限，而通过组合多个特征可以提供更丰富的信息。本文将介绍如何使用Python生成组合特征，并将其应用于多模型构建。
- 特征生成
特征生成是指通过对已有特征进行组合、变换或衍生，生成新的特征。这里我们以一个示例数据集为例，假设数据集包含如下特征：
import numpy as np
import pandas as pd
# 示例数据集
data = pd.DataFrame({
'feature1'
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