Определение признаков включает в себя выбор ключевых характеристик данных, которые способствуют созданию эффективной модели машинного обучения. Этот этап может использовать как автоматические, так и экспертные методы для отбора переменных, которые оказывают наибольшее влияние на целевую переменную и при этом минимизируют избыточность. Грамотный выбор признаков помогает снизить вычислительную сложность, уменьшить вероятность переобучения и улучшить интерпретируемость модели.