机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
特征工程也被称为特征构造，是从现有数据中构造新的特征从而训练机器学习模型的过程。这一步可能比实际上使用的模型更重要，因为一个机器学习算法只能从我们给定的数据中学习，所以构造一个和任务相关的特征是至关重要的，参见优质论文《A Few Useful Things to Know about Machine Learning》。
通常，特征工程是一个冗长的人工过程，依赖于领域知识、直觉和数据操作。这个过程可能是极其枯燥的，同时最终得到的特征将会受到人的主观性和时间的限制。特征工程自动化旨在通过从数据集中自动构造候选特征，并从中选择最优特征用于训练来帮助数据科学家。
使用 Feature Tools Python 库将实现特征工程自动化，项目已开源。
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