优化数据库的数据特征工程可以通过以下方法实现： 数据清洗：清洗数据以去除缺失值、重复值、异常值等，保证数据质量。 特征选择：通过特征选择技术，筛选出对预测目标有最大影响的特征，减少特征数量，提高模型性能。 特征编码：将非数值型特征转换为数值型特征，如独热编码、标签编码等，使得模型能够处理这些特征。 特征缩放：对数值型特征进行缩放，使得数据在相同数量级范围内，提高模型的收敛速度和准确性。 特征组合：