Почему именно эти признаки были отобраны?

Выбор признаков (feature selection) в машинном обучении зависит от нескольких факторов:

• Информативность: признаки должны иметь сильную корреляцию с целевой переменной, чтобы улучшать качество модели.
• Отсутствие избыточности: признаки не должны быть сильно коррелированы друг с другом, чтобы избежать избыточной информации и переобучения.
• Доступность и надежность данных: признаки должны быть легко измеримы и иметь минимальное количество пропусков или ошибок.
• Простота интерпретации: иногда выбирают признаки, которые легко объяснить бизнесу или конечным пользователям.

Например, при построении модели кредитного скоринга могут быть отобраны признаки, такие как доход, возраст, история платежей, так как они напрямую влияют на вероятность дефолта и доступны в данных. Отбор признаков часто проводится с помощью статистических методов, алгоритмов отбора (например, Recursive Feature Elimination) или на основе экспертных знаний.