Можно ли использовать дополнительные признаки для улучшения модели?

Да, использование дополнительных признаков (feature engineering) часто существенно улучшает качество модели машинного обучения. Дополнительные признаки могут:

• Выявлять скрытые зависимости и паттерны в данных.
• Повышать информативность входных данных.
• Улучшать обобщающую способность модели.

Важно при этом учитывать:

• Качество и релевантность новых признаков.
• Избегать избыточности и коррелированных признаков, которые могут ухудшить модель.
• Применять методы отбора признаков (feature selection) и регуляризацию.

Например, для задачи прогнозирования продаж можно добавить признаки, основанные на времени (день недели, праздничные дни), погоде или маркетинговых акциях, что поможет модели лучше понять контекст.