Привет, хабр! ![][1] В [одной][2] из [прошлых статей][3] мы познакомились с таким понятием как **Feature Engineering** и применением его на практике. В комментариях было озвучено пожелание показать на примере, как искусство генерации признаков помогает заметно улучшить качество алгоритмов машинного обучения. Я поискал задачи, в которых бы это можно было наглядно продемонстрировать и нашел один хороший пример. Это задача [Forest Cover Type Prediction][4]. Покажем, как можно применяя простые идеи, не содержащие в себе машинное обучение, сразу попасть **в топ 10% Leader Board**! [Читать дальше →][5]

[1]: //habrastorage.org/files/5aa/f78/1b3/5aaf781b37a1490b9f3d71dbb5da6524.png
[2]: http://habrahabr.ru/post/248129/
[3]: http://habrahabr.ru/users/akrot/topics/
[4]: http://www.kaggle.com/c/forest-cover-type-prediction
[5]: http://habrahabr.ru/post/249759/#habracut