FeatureUnion:保留现有特性并添加新的工程特性(也称为转换列)

FeatureUnion是机器学习领域中的一个概念，用于在特征工程中保留现有特征并添加新的工程特征。在特征工程中，我们通常需要对原始数据进行一系列的转换和处理，以提取出更有用的特征用于训练模型。

FeatureUnion的作用是将多个特征处理方法组合在一起，同时对输入数据进行不同的转换操作，然后将转换后的特征合并在一起。这样可以保留原始特征的信息，并且添加新的特征来丰富数据的表达能力。

FeatureUnion可以应用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类等。它的优势在于能够同时处理不同类型的特征，例如数值型特征、类别型特征、文本型特征等。通过将不同类型的特征处理方法组合在一起，可以更全面地提取数据中的信息，从而提高模型的性能。

在腾讯云的机器学习平台中，可以使用腾讯云的机器学习工具包（Tencent ML-Toolkit）来实现FeatureUnion。该工具包提供了丰富的特征处理方法和算法，可以方便地进行特征工程的操作。具体的产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的官方文档：Tencent ML-Toolkit

总结起来，FeatureUnion是机器学习中的一个概念，用于在特征工程中保留现有特征并添加新的工程特征。它可以应用于各种机器学习任务，并且在腾讯云的机器学习平台中可以使用Tencent ML-Toolkit来实现。