Son un conjunto de técnicas para seleccionar, transformar o crear variables (features) a partir de los datos originales y con ellas mejorar el rendimiento del modelo.

Incluye tareas como normalización, codificación de variables categóricas, combinación de atributos o extracción de información relevante. Se considera una de las etapas más importantes en cualquier proceso de machine learning.