Որ հատկանիշները վիճակագրական ազդեցություն ունեն և կարող են փոխվել օգտվողի համար, և որոնք՝ ոչ?

Մեքենայական ուսուցման և տվյալների վերլուծության համատեքստում, հատկանիշները (features) կարող են բաժանվել հետևյալ կերպ.

1. סטատիստիկորեն փոփոխական մեկ օգտվողի համար:

   • Ժամանակային հատկանիշներ, օրինակ, օգտվողի ակտիվությունը տարբեր օրերին:
   • Կեցվածքի տվյալներ, ինչպիսիք են կտտոցների քանակը, սեսիայի ժամանակը:
   • Կոնտեքստային տվյալներ, օրինակ, գտնվելու վայրը կամ սարքը:

2. סטատիստիկորեն անփոփոխ մեկ օգտվողի համար:

   • Դեմոգրաֆիկ տվյալներ, օրինակ, տարիքը, սեռը, ծննդյան ամսաթիվը:
   • Անվերադարձ հատկություններ, ինչպիսիք են, օրինակ, եզակի նույնականիչը, բաժանորդագրության տեսակ:

Հասկանալը, թե որ հատկանիշները կարող են փոխվել, կարևոր է կառուցելու համար ադապտացվող մոդելներ, որոնք հաշվի են առնում օգտվողի վարքի դինամիկան, և ընտրելու համար ճիշտ մեթոդներ տվյալների նախապատրաստման և թարմացման համար։