在机器学习中，特征工程是提高模型性能的关键步骤之一。A. 正确B. 错误

本题考查对机器学习中特征工程重要性的理解。解题思路是明确特征工程在机器学习流程中的作用，以及它对模型性能的影响。
在机器学习里，原始数据往往不能直接用于模型训练，需要经过一系列处理和转换，这就是特征工程。特征工程包含特征选择、特征提取、特征构建等操作。

• 特征选择：从众多特征中挑选出对模型预测最有帮助的特征，去除冗余和无关特征，能减少数据维度，降低模型复杂度，避免过拟合，同时提高模型训练和预测的效率。
• 特征提取：将原始数据转换为更适合模型处理的特征表示，例如将文本数据转换为向量表示，能让模型更好地理解数据的内在结构和模式。
• 特征构建：根据领域知识和数据特点，创造新的特征，可能会发现数据中隐藏的信息，从而提升模型的性能。
  通过这些操作，特征工程可以提高数据的质量和可用性，使模型能够更好地学习数据中的模式和规律，进而提高模型的性能。所以“在机器学习中，特征工程是提高模型性能的关键步骤之一”这一说法是正确的。