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步，它包括以下几个主要方面：

A: 特征选择
特征选择是指从原始特征集合中选择出对模型效果有显著影响的特征。这可以通过各种方法实现，比如基于统计指标的方法、基于模型的重要性评分的方法等。

B: 降维
降维是指将高维数据映射到低维空间，以减少特征数量，同时尽量保留原始数据的主要信息。常见的降维方法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。

C: 特征编码
特征编码是指将类别型特征转换为数值型特征，以便于机器学习模型处理。常见的编码方法有独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）等。

D: 特征构建
特征构建是指通过对原始特征进行变换、组合等操作，生成新的、更具代表性的特征。这可以帮助模型更好地捕捉数据中的信息。

综上所述，特征选择、降维、特征编码和特征构建都是特征工程的重要组成部分。