Kunnen extra kenmerken worden gebruikt om het model te verbeteren?

Ja, het gebruik van extra kenmerken (feature engineering) verbetert vaak aanzienlijk de kwaliteit van een machine learning-model. Extra kenmerken kunnen:

• Verborgen afhankelijkheden en patronen in gegevens ontdekken.
• De informatiewaarde van de invoergegevens verhogen.
• Het generalisatievermogen van het model verbeteren.

Het is belangrijk om te letten op:

• De kwaliteit en relevantie van de nieuwe kenmerken.
• Het vermijden van redundante en gecorreleerde kenmerken die het model kunnen verslechteren.
• Het toepassen van methoden voor kenmerkenselectie en regularisatie.

Bijvoorbeeld, voor een verkoopvoorspellingsprobleem kunnen kenmerken worden toegevoegd op basis van tijd (dag van de week, feestdagen), weer of marketingacties, wat het model helpt de context beter te begrijpen.