Инженерия признаков — это ключевой этап в подготовке данных для моделей машинного обучения. Она включает выбор, преобразование и создание характеристик, которые помогают улучшить эффективность моделей. В процессе анализа данных могут комбинироваться существующие признаки, нормализоваться и масштабироваться значения, обрабатываться категориальные переменные, а также выявляться скрытые закономерности. Правильная инженерия признаков может существенно повысить точность моделей и снизить зависимость от сложных архитектур нейронных сетей.