عملية تتضمن الخطوات التالية:
1. تحديد الميزات (features) التي قد تكون مفيدة في تدريب النموذج.
2. تحويل البيانات الأولية من مجموعة البيانات إلى إصدارات فعالة من تلك الميزات.
على سبيل المثال، قد تحدد أن درجة الحرارة قد تكون ميزة مفيدة. بعد ذلك، يمكنك تجربة استخدام (bucketing)لتحسين ما يمكن أن يتعلمه النموذج من نطاقات درجات الحرارة المختلفة.
تسمى هندسة الميزات أحيانًا استخراج الميزات (feature extraction).
