Արդյոք հնարավոր է օգտագործել լրացուցիչ նշաններ մոդելը բարելավելու համար։

Այո, լրացուցիչ հատկանիշների օգտագործումը (հատկությունների ինժեներություն) հաճախ զգալիորեն բարելավում է մեքենայական ուսուցման մոդելի որակը: Լրացուցիչ հատկանիշները կարող են.

• բացահայտել թաքնված կախվածություններ և նմուշներ տվյալներում:
• ավելացնել մուտքային տվյալների ինֆորմատիվությունը:
• բարելավել մոդելի ընդհանուր կարողությունը:

Կարևոր է հաշվի առնել:

• նոր հատկանիշների որակը և համապատասխանությունը:
• խուսափել ավելորդ և կոռելացված հատկանիշներից, որոնք կարող են վատթարացնել մոդելը:
• կիրառել հատկանիշների ընտրության և կանոնավորեցման մեթոդներ:

Օրինակ, վաճառքների կանխատեսման խնդիրների համար կարելի է ավելացնել ժամանակի վրա հիմնված հատկանիշներ (շաբաթվա օր, տոնական օրեր), եղանակը կամ մարքեթինգային ակցիաները, ինչը կօգնի մոդելին ավելի լավ հասկանալ կոնտեքստը։