Feature Engineering (генерация признаков) — важный этап в процессе создания и обучения моделей машинного обучения. 3 Его роль заключается в преобразовании исходных данных в набор признаков, которые помогают делать предсказания или классификации. 3

Некоторые аспекты роли Feature Engineering:

• Повышение точности моделей. 1 Хорошо подобранные признаки помогают алгоритму лучше понять структуру данных и закономерности. 1 Это может значительно повысить точность предсказаний. 1
• Учёт сложных зависимостей. 1 Иногда исходные данные не содержат явных признаков, которые могут хорошо объяснять целевую переменную. 1 Генерация новых признаков помогает выделить важные зависимости. 1
• Упрощение модели. 1 С помощью создания новых признаков можно упростить модель. 1 Например, вместо использования нескольких исходных признаков создать один новый, который объединяет их важные характеристики. 1 Это помогает уменьшить количество параметров и снизить вероятность переобучения. 1
• Работа с различными типами данных. 1 Не вся информация в исходном виде удобна для использования в моделях (например, не очень удобны текст, временные ряды или изображения). 1 Генерация признаков помогает преобразовать такие данные в числовую форму, с которой модели могут работать. 1
• Более эффективные вычисления. 3 Feature Engineering позволяет сократить размерность данных, выбрав наиболее значимые признаки. 3 Это может снизить вычислительные ресурсы, необходимые для построения и развертывания модели. 3

Таким образом, Feature Engineering — неотъемлемая часть разработки модели и влияет на то, насколько хорошо модель будет работать в реальных условиях. 1