Quais técnicas de engenharia de features se destacam e por que são importantes?

As técnicas de engenharia de features que se destacam incluem: 1. Seleção de Features: Identificar quais variáveis são mais relevantes para o modelo, ajudando a melhorar a precisão e reduzir a complexidade. 2. Criação de Features: Gerar novas variáveis a partir das existentes, como combinações ou transformações, que podem capturar melhor a relação com o alvo. 3. Normalização e Padronização: Ajustar a escala das features para que tenham uma distribuição semelhante, o que é importante para algoritmos sensíveis à escala. 4. Codificação de Variáveis Categóricas: Transformar dados categóricos em numéricos, utilizando técnicas como one-hot encoding ou label encoding, para que possam ser utilizados em modelos. Essas técnicas são importantes porque ajudam a melhorar a performance dos modelos de machine learning, facilitam a interpretação dos resultados e podem reduzir o overfitting, tornando os modelos mais robustos e generalizáveis.