O que é Feature Engineering?

Feature Engineering, ou engenharia de atributos, é o processo de transformar dados brutos em características (features) que podem ser usadas por modelos de aprendizado de máquina. Em outras palavras, é o ato de “ensinar” o algoritmo a entender melhor os dados, extraindo e criando variáveis que realmente façam sentido para resolver o problema proposto. Esse processo é considerado uma das etapas mais importantes do Machine Learning, pois a qualidade das features influencia diretamente na performance do modelo.

A ideia central da engenharia de atributos é traduzir informações complexas em dados numéricos, categóricos ou textuais que os algoritmos possam interpretar com eficiência. Mesmo com o avanço dos modelos de Deep Learning, que conseguem extrair automaticamente muitas dessas representações, a feature engineering continua sendo essencial em diversos contextos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Curiosamente, há um ditado famoso entre cientistas de dados: “Better data beats better algorithms”. Isso significa que um modelo simples com boas features pode superar um modelo sofisticado com dados mal trabalhados. Por isso, a arte da feature engineering é uma habilidade altamente valorizada em ciência de dados e inteligência artificial.

Por que a Feature Engineering é tão importante?

Sem uma boa engenharia de atributos, o modelo de aprendizado de máquina pode não ser capaz de reconhecer os padrões corretos nos dados. Isso pode levar a resultados imprecisos ou até mesmo enganosos. É como tentar montar um quebra-cabeça com peças faltando — o algoritmo simplesmente não tem informação suficiente para enxergar o quadro completo.

A importância está em que as features determinam a maneira como o modelo interpreta a realidade. Por exemplo, ao tentar prever o preço de uma casa, variáveis como “tamanho em m²”, “número de quartos” e “localização” são cruciais. Mas também é possível criar novas features, como “preço por m²”, que melhora a precisão do modelo.

Segundo um estudo da Towards Data Science, mais de 70% do tempo de um projeto de machine learning é dedicado à preparação e engenharia de dados. Isso mostra o peso dessa etapa no sucesso de qualquer aplicação de IA.

Exemplos práticos de Feature Engineering

Um exemplo clássico está na área financeira, onde bancos utilizam features derivadas do histórico de crédito, renda e comportamento de pagamento para calcular o risco de inadimplência. Nesse caso, a feature “percentual de parcelas atrasadas” pode ser mais informativa que o simples valor total devido.

Na área de saúde, algoritmos de diagnóstico podem usar variáveis criadas a partir de medições de batimentos cardíacos, pressão arterial e níveis de glicose para detectar doenças crônicas. Aqui, combinar dados de sensores com dados demográficos é uma forma eficaz de gerar novas features relevantes.

Outro caso interessante ocorre na visão computacional: em vez de usar pixels brutos, pode-se extrair características como bordas, texturas e formas, que ajudam o modelo a reconhecer padrões visuais. Essa técnica é muito usada em aplicações de reconhecimento facial e análise de imagens médicas.

Benefícios da Feature Engineering

O principal benefício da feature engineering é o aumento da precisão dos modelos. Quando as variáveis são bem construídas, o algoritmo entende melhor os dados, reduzindo erros e melhorando as previsões. Em alguns casos, uma simples transformação de variável pode dobrar a performance do modelo.

Além disso, a engenharia de atributos pode ajudar a reduzir o tempo de treinamento e o custo computacional. Features mais informativas e limpas fazem com que o algoritmo aprenda de maneira mais eficiente, evitando sobreajuste (overfitting) e aumentando a generalização em novos dados.

Outro benefício pouco comentado é o aumento da interpretabilidade. Modelos com boas features são mais transparentes e permitem que os cientistas de dados compreendam melhor por que uma decisão foi tomada, algo essencial em áreas sensíveis como finanças e medicina.

Boas práticas e recomendações

Uma boa prática é começar com a análise exploratória de dados (EDA), para entender correlações, distribuições e possíveis outliers. Essa etapa ajuda a identificar quais variáveis precisam ser transformadas ou combinadas para gerar insights mais relevantes.

Outra recomendação é testar diferentes abordagens de transformação, como normalização, codificação categórica e geração de interações entre variáveis. Ferramentas como Scikit-learn e Pandas são excelentes para aplicar essas técnicas de forma prática e eficiente.

Por fim, mantenha um equilíbrio entre criatividade e rigor. É importante testar as novas features com validação cruzada e remover aquelas que não contribuem significativamente. Assim, evita-se criar um modelo complexo demais e difícil de interpretar.

Curiosidades sobre Feature Engineering

Uma curiosidade interessante é que, antes da popularização do aprendizado profundo, grande parte do sucesso de competições de ciência de dados — como as realizadas pela Kaggle — dependia quase exclusivamente da qualidade das features criadas pelos participantes.

Outra curiosidade é que a engenharia de atributos está sendo parcialmente automatizada com técnicas de AutoML e FeatureTools, que tentam descobrir automaticamente as melhores combinações de variáveis. Mesmo assim, a intuição humana ainda desempenha um papel essencial.

Em algumas áreas, como processamento de linguagem natural, o termo “feature engineering” está sendo substituído por “representation learning”, onde as próprias redes neurais aprendem a criar as representações mais eficazes. Isso mostra como o campo está em constante evolução.

Perguntas Frequentes (FAQ)

Feature Engineering é sempre necessária?

Nem sempre. Em modelos de Deep Learning, como redes neurais convolucionais (CNNs) e transformadores, parte das features é aprendida automaticamente. No entanto, em dados tabulares, a engenharia manual continua essencial.

Qual a diferença entre Feature Selection e Feature Engineering?

Feature Selection é o processo de escolher as melhores variáveis já existentes, enquanto Feature Engineering envolve criar novas features a partir das existentes. As duas etapas são complementares e frequentemente usadas em conjunto.

Quais são as ferramentas mais usadas para Feature Engineering?

As mais populares incluem Python com as bibliotecas Pandas, Scikit-learn e FeatureTools. Também existem plataformas automatizadas como DataRobot e Google Vertex AI.