Como é que a mistura de características afeta a qualidade do modelo?

A interação de características (feature interaction) permite que o modelo leve em conta as relações entre características que, isoladamente, podem ser pouco informativas, mas juntas fornecem sinais importantes.

Isso pode melhorar a qualidade do modelo, especialmente se as dependências entre as características forem não lineares. Por exemplo, em uma tarefa de pontuação de crédito, a combinação de idade e renda pode ser mais informativa do que cada característica isoladamente.

No entanto, uma interação excessiva pode levar ao overfitting e aumentar a dimensionalidade do espaço de características, o que prejudica a capacidade de generalização do modelo e aumenta o tempo de treinamento.

Portanto, é importante equilibrar: usar métodos de seleção de características, regularização e verificar a qualidade do modelo em dados de validação.