データサイエンスにおける「特徴量エンジニアリング」の説明として適切なものはどれか。

特徴量エンジニアリングは、分析者の知識や経験に基づき、AIが学習しやすい形にデータを変換したり新たな指標を作ったりする、モデル性能を左右する重要工程である。