Бандлинг признаков — это метод обработки данных в машинном обучении, при котором связанные между собой признаки объединяются в один составной признак. Этот подход помогает снизить размерность пространства признаков и улучшить обобщающую способность модели, учитывая взаимосвязи между характеристиками. Бандлинг признаков способствует выявлению скрытых закономерностей в данных и экономит время и ресурсы на обучение, а также повышает интерпретируемость моделей.