Ajudando um amigo

Seu amigo, Alex, é um cientista de dados trabalhando em um projeto de Machine Learning. Ele está enfrentando desafios com engenharia de features e não tem certeza de qual é a melhor abordagem para melhorar o desempenho do modelo. Você quer oferecer conselhos sobre como avançar de forma eficaz.

Aqui estão as quatro opções que Alex está considerando:

Usar o máximo de features possível: Alex está pensando em incorporar todas as features disponíveis no conjunto de dados, acreditando que mais features levarão a um melhor desempenho do modelo.

Experimentar uma combinação de ferramentas de seleção de features: Alex planeja aplicar várias técnicas de seleção de features, como seleção univariada, Principal Component Analysis (PCA) e Recursive Feature Elimination (RFE), para refinar seu conjunto de features.

Consultar um especialista no domínio: Alex está considerando procurar um especialista no domínio que possa indicar quais features são mais relevantes e impactantes para o problema específico.

Criar features manualmente com base na intuição: Alex está cogitando criar novas features com base na sua intuição ou “feeling” sobre o que pode ser importante, sem uma abordagem sistemática.