Промпт предлагает 4-6 техник feature engineering для конкретной модели и датасета, а затем добавляет план валидации признаков, приоритизацию по влиянию и сложности и набор явных предположений при неполном входе.
В этом промпте 25 строк и 1123 символа
Создай практическую дорожную карту по инженерии признаков для модели {problem_type} в области {domain}, обучаемой на {dataset_description}, с исходными признаками {current_features} и текущей метрикой {performance_metric} = {current_performance}.
Формат ответа:
- структурированный текст на русском без вводных фраз;
- 4-6 конкретных приёмов без дублирования идей.
Для каждого приёма обязательно укажи:
1. Название.
2. Категорию: создание признаков, отбор признаков, снижение размерности или валидация признаков.
3. Краткое описание.
4. Пошаговый план реализации на 3-6 шагов.
5. Предпосылки.
6. Критерии успеха и метрики.
7. Оценку ожидаемого влияния с обоснованием.
8. Оценку сложности реализации и трудоёмкости.
После списка приёмов добавь:
- раздел "План валидации признаков" с шагами контроля утечки, CV, тестами стабильности и критериями принятия;
- раздел "Приоритизация" с упорядочением по влиянию и сложности;
- раздел "Предположения", если какие-либо placeholders не заменены.
Ограничения:
- не предлагай больше 6 техник;
- избегай общих фраз;
- все шаги должны быть воспроизводимыми и пригодными к внедрению.
Промпт доступен бесплатно после авторизации.
Войти
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT
