É possível usar características adicionais para melhorar o modelo?

Sim, o uso de características adicionais (engenharia de características) muitas vezes melhora significativamente a qualidade do modelo de aprendizagem automática. As características adicionais podem:

• Identificar dependências e padrões ocultos nos dados.
• Aumentar a informação útil dos dados de entrada.
• Melhorar a capacidade de generalização do modelo.

É importante considerar:

• A qualidade e relevância das novas características.
• Evitar redundâncias e características correlacionadas que possam prejudicar o modelo.
• Aplicar métodos de seleção de características e regularização.

Por exemplo, para uma tarefa de previsão de vendas, podem ser adicionadas características baseadas no tempo (dia da semana, feriados), clima ou promoções de marketing, o que ajudará o modelo a entender melhor o contexto.