前建构模型是在模型训练之前对原始数据进行特征选择、特征提取、特征变换等处理，目的是抽取出最相关的特征，尽可能减少冗余特征，从而提高模型性能。前建构方法的优点在于可以将特征处理单独分离开来，因此可以更好地控制和理解特征处理流程。
后建构模型是在将特征数据输入到模型之后，通过模型自动学习数据中的特征，进行特征转换和提取。后建构方法的优点在于可以自动学习最佳的特征表示，不需要手动处理数据，因此具有更广泛的适用性，且不易出错。
无论是前建构还是后建构方法，都有其优缺点。在实际应用中，应该根据问题的具体情况和数据的特点来选择合适的方法。如果数据集非常庞大，选用后建构方法可能更加有效；如果数据集非常复杂，前建构方法可能更好。