ABCD全都是特征工程中的内容

正确答案是：A: 特征选择、B: 降维、C: 特征编码、D: 特征构建。

特征工程是机器学习过程中非常重要的一部分，旨在从原始数据中提取有用的特征，以提高模型的性能。以下是对每个选项的专业分析：

A: 特征选择
特征选择是指从原始特征集中选择出对模型预测最有帮助的特征。通过特征选择，可以减少特征数量，降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。

B: 降维
降维是通过某些技术手段将高维数据转换为低维数据的过程。常用的降维方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。降维可以帮助减少数据的冗余，降低计算复杂度，同时保留尽可能多的原始信息。

C: 特征编码
特征编码是将分类特征转换为数值特征的过程，以便于模型处理。常见的特征编码方法包括独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。

D: 特征构建
特征构建是根据现有特征创建新的特征，以提高模型的预测能力。例如，可以通过数学变换、组合等方式生成新的特征。

综上所述，特征选择、降维、特征编码和特征构建都属于特征工程的内容。