Feature engineering — создание, преобразование и отбор признаков: отношения, бины, агрегаты, кодирования категорий, текстовые фичи — чтобы модель легче видела сигнал.
Разбор
- Доменное знание часто бьёт «сырой» deep learning на таблицах.
- Опасность leakage в агрегатах «из будущего».
- Автофичи (TF/embeddings) не отменяют проверку смысла.
- Версионируйте пайплайн фичей.
Итог
Хорошие признаки — половина успеха классического ML.