Данные хранились в виде плоской таблицы? Ты сам разрабатывал фичи или кто-то делал их за тебя?

Данные для моделей машинного обучения часто хранятся в виде плоских таблиц (DataFrame), где каждая строка — это отдельный объект или наблюдение, а столбцы — признаки (фичи). Такой формат удобен для большинства алгоритмов и библиотек.

Что касается разработки фич, я обычно участвую в этом процессе сам: анализирую данные, создаю новые признаки, тестирую их влияние на качество модели. Иногда в команде есть специалисты по фиче-инжинирингу, которые разрабатывают сложные или специфичные признаки, но в целом я предпочитаю контролировать этот этап, чтобы лучше понимать, как данные влияют на результат.

Пример простого создания фичи на Python с pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'age': [25, 32, 47],
    'income': [50000, 60000, 80000]
})
# Создаем новую фичу — возраст в десятилетиях
 df['age_decades'] = df['age'] // 10