هي تقنية مستخدمة في التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي، تستفيد من البيانات لإنشاء متغيرات جديدة ليست في مجموعة التدريب لتوسيع نطاق إدراك النموذج وزيادة دقة النتائج، يمكن أن ينتج ميزات جديدة لكلٍّ من التعلم الموّجه والتعلم غير الموّجه.
تعد ميزات النموذج هي مدخلات نماذج تعلم الآلي لوضع التنبؤات، إذ تعتمد دقة النموذج بشكلٍ أساسي على دقة مجموعة الميزات. مثلاً، في تطبيقات توصية الموسيقى مثل سبوتيفاي يمكن أن تتضمن الميزات تقييمات الموسيقى والأغنيات التي سبق الاستماع إليها، ومدة الاستماع إلى الأغنية، وكلما كانت الميزات المستخرجة دقيقة، كان نظام التوصية يعمل بشكلٍ أفضل ويقدّم توصيات أكثر دقة.
تعد هندسة المزايا جزءاً من عملية التعلم الآلي. بعد تحديد الغرض من النموذج، بحيث يتم اختيار البيانات وإعدادها وتجميعها وتنظيفها لتصبح جاهزة للاستخدام:
هناك العديد من طرق هندسة المزايا:
