Feature Engineering
Feature Engineering é o processo de transformar dados brutos em variáveis úteis para modelos de IA. Ele envolve selecionar, criar, combinar e ajustar features que ajudam o algoritmo a enxergar padrões de forma mais clara. É uma etapa que exige conhecimento técnico, sensibilidade prática e entendimento do domínio. Muitas vezes, bons recursos derivados dos dados aumentam mais a performance de um modelo do que trocar de algoritmo.
A essência do Feature Engineering é simples: fazer com que os dados expliquem melhor o problema. Um modelo tem mais chances de acertar se as variáveis representarem bem o fenômeno que se quer prever. Isso pode incluir desde ajustes simples, como normalizar valores, até criações mais elaboradas, como indicadores temporais ou interações entre variáveis.
Como fazer Feature Engineering de forma eficaz
Feature Engineering envolve técnicas que transformam o dataset em algo mais expressivo. Abaixo estão práticas amplamente utilizadas na construção de modelos.
Interações entre variáveis
Criar combinações entre features ajuda o modelo a capturar relações mais complexas. Exemplos incluem multiplicação de preço por quantidade ou relação entre métricas que representam intensidade, proporção ou impacto.
Extração de componentes temporais
Datas e horários carregam padrões importantes. Converter uma data em dia da semana, mês, horário ou feriado pode revelar sazonalidade, comportamento rotineiro e tendências.
Transformações matemáticas
Aplicar log, raiz quadrada, padronização ou normalização ajuda a tratar assimetrias, reduzir impacto de outliers e facilitar convergência de modelos baseados em gradiente.
Agregações e janelas deslizantes
Em séries temporais e dados transacionais, médias móveis, contagens acumuladas e somas em janelas específicas sintetizam histórico recente de forma eficiente.
Codificação de variáveis categóricas
Categorias precisam ser representadas numericamente. One-hot encoding e target encoding são métodos frequentes que tornam essas variáveis utilizáveis em modelos.
O que torna uma feature realmente boa
Nem toda variável criada melhora o modelo. Algumas trazem ruído, outras causam colinearidade. Por isso, bons critérios ajudam a selecionar apenas o que contribui para a performance.
Relevância para o target
A variável precisa ter relação com o que está sendo previsto. Correlações, teste de hipóteses e informações do domínio ajudam a confirmar essa relevância.
Independência entre features
Variáveis muito parecidas entre si dificultam a aprendizagem. Avaliar correlação e variância explica se a feature traz algo novo para o modelo.
Variabilidade e qualidade
Features constantes não têm significado. Da mesma forma, dados muito ruidosos ou pouco confiáveis podem prejudicar generalização.
Disponibilidade em produção
Uma feature só é útil se puder ser calculada no ambiente em que o modelo roda, de forma consistente e sem depender de informações futuras ou indisponíveis.
Interpretabilidade
Variáveis mais claras facilitam debugging e tornam o comportamento do modelo mais previsível.
Selecionando o conjunto ideal de features
O processo de seleção envolve explorar, testar e comparar. Medidas como feature importance, SHAP ou permutação ajudam a identificar variáveis que trazem impacto real. Domain knowledge complementa essa análise, guiando escolhas alinhadas ao contexto do negócio.
Feature Engineering não é uma etapa isolada. Ele faz parte de um ciclo contínuo de melhoria onde dados, modelos e resultados são ajustados até atingir o nível desejado de performance.