5 kritische Fehler in der Feature Engineering, die ML-Projekte zerstören

Ein brandneuer Leitfaden liefert praxisnahe Strategien, um Features zu entwickeln, die in Produktionsumgebungen zuverlässig funktionieren. Der Artikel beleuchtet fünf häufige Fehler im Feature Engineering, die Projekte ins Wanken bringen, und gibt klare Handlungsempfehlungen, um diese Stolperfallen zu vermeiden. Mit anschaulichen Beispielen und bewährten Techniken zeigt die Anleitung, wie man Datenpunkte in robuste, skalierbare Features umwandelt, die Machine‑Learning‑Modelle nachhaltig verbessern.