Peut-on utiliser des caractéristiques supplémentaires pour améliorer le modèle?

Oui, l'utilisation de caractéristiques supplémentaires (ingénierie des caractéristiques) améliore souvent considérablement la qualité du modèle d'apprentissage automatique. Les caractéristiques supplémentaires peuvent :

• Identifier des dépendances et des motifs cachés dans les données.
• Augmenter l'information utile des données d'entrée.
• Améliorer la capacité de généralisation du modèle.

Il est important de prendre en compte :

• La qualité et la pertinence des nouvelles caractéristiques.
• Éviter la redondance et les caractéristiques corrélées qui peuvent dégrader le modèle.
• Appliquer des méthodes de sélection de caractéristiques et de régularisation.

Par exemple, pour une tâche de prévision des ventes, on peut ajouter des caractéristiques basées sur le temps (jour de la semaine, jours fériés), la météo ou des promotions marketing, ce qui aidera le modèle à mieux comprendre le contexte.