Были ли сложности при лидировании фич? Как решал?

При лидировании фич (feature engineering) часто возникают сложности, например:

• Высокая корреляция между фичами, что может привести к мультиколлинеарности.
• Большое количество фич, что усложняет выбор и может привести к переобучению.
• Наличие шумных или нерелевантных признаков.

Для решения этих проблем я использовал следующие подходы:

• Анализ корреляций и удаление сильно коррелирующих фич.
• Применение методов отбора признаков, таких как Recursive Feature Elimination (RFE) или использование моделей с регуляризацией (L1/L2).
• Визуализация и статистический анализ для выявления нерелевантных признаков.
• Использование методов снижения размерности (PCA, t-SNE) для понимания структуры данных.

Такой системный подход помогает улучшить качество модели и уменьшить избыточность данных.