Могат ли да се използват допълнителни признаци за подобряване на модела?

Да, използването на допълнителни признаци (feature engineering) често значително подобрява качеството на модела за машинно обучение. Допълнителните признаци могат:

• Да разкриват скрити зависимости и модели в данните.
• Да увеличават информационната стойност на входните данни.
• Да подобряват способността на модела да обобщава.

Важно е да се вземат предвид:

• Качеството и релевантността на новите признаци.
• Да се избягват излишни и корелирани признаци, които могат да влошат модела.
• Да се прилагат методи за избор на признаци (feature selection) и регуляризация.

Например, за задача за прогнозиране на продажбите може да се добавят признаци, базирани на времето (ден от седмицата, празнични дни), времето или маркетингови акции, което ще помогне на модела по-добре да разбере контекста.