本文介绍特征工程方法，包括缺失值填充、无效值剔除、分类编码、特征衍生与分箱、时间与统计特征、多项式及N-to-N变换、时序和文本图像特征等。对比DNN、SVR、RF、GBM的特征构造能力：DNN最强，SVR最弱但适合搭配DNN，RF与GBM相近。特征选择分为过滤法、包装法、嵌入法，并提及相关工具与案例。