Большинство успехов в проекте обучения с учителем достигаются не за счет смены алгоритмов, а за счет того, что вы подаете алгоритму. Инженерия признаков — это процесс преобразования необработанных данных в представления, которые облегчают модели изучение закономерностей. При правильном выполнении она обычно сокращает разрыв в точности больше, чем настройка гиперпараметров или использование более сложной модели.В этой статье рассматриваются методы инженерии признаков, которые стабильно дают результаты в реальных проектах, с рабочим кодом на Python (pandas + scikit-learn) и наглядным представлением того, откуда на самом деле берутся эти успехи.