Chapter 11 Feature Engineering。
理解 R 不只用於 Fit Model，也用於 Data Manipulation 與 Feature Creation。
原書把「Explain how R can be used for feature engineering」列為本章 Learning Outcome。
Chapter 11 的 R Data Manipulation／Modelling Context。
由 Business Meaning 判斷是否需要 Transform、Recode 或 Derive Features，再以可重現 Code 實作。
原書沒有提供一個通用 Feature Engineering 數值結果。
Feature Engineering 可能改變模型能看到的資訊結構，因此必須可解釋、可重現。
依 Chapter 11 說明 Feature Engineering 在 R Predictive Modelling Workflow 中的位置；不要創造原書未示範的新結果。
大量自動生成 Features 有何風險？
參考解答： 可能增加 Noise、Overfitting 與 Interpretation Difficulty，需要 Test Data 驗證。