Salut à tous, j’ai une question un peu bête peut-être. Je travaille sur un projet perso où je dois prédire des retards de livraison à partir de données assez désordonnées (dates, météo, codes postaux). J’ai commencé à tout jeter dans un modèle sans trop réfléchir, mais les résultats sont vraiment médiocres. Je me demande si je ne devrais pas plutôt passer du temps à faire du feature engineering en amont, quitte à réduire le nombre de variables, mais j’ai peur de perdre du temps sur quelque chose qui n’améliorera pas vraiment le modèle. Certains d’entre vous ont-ils déjà été dans cette situation ?
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Comment choisir entre faire du feature engineering ou tout mettre dans le modèle?
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