特征工程系列：特征构造的综述

特征工程是机器学习中至关重要的一步，它涉及将原始数据转换为机器学习算法可以理解和利用的特征。在特征工程的过程中，特征构造是一个关键的环节，它通过从原始数据中提取有意义的信息来创建新的特征。本文将详细介绍特征构造的方法，并提供相应的源代码示例。

特征构造方法包括以下几种常见的技术：

1. 数值转换：对数值特征进行转换，常见的方法有数值缩放、取对数、平方根等。这些转换可以帮助调整数值特征的分布，使其更适合机器学习模型的训练。下面是一个示例，展示如何对数值特征进行缩放：

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_feature = scaler.fit_transform(feature)</