模型和特征哪个更重要?

模型和特征都重要，但特征往往更关键。特征数据的质量直接影响模型效果，再好的模型也无法从垃圾特征中提取有效信息。特征工程需要大量专业知识和经验，而模型选择相对容易优化。

对比

特征：特征是模型的输入基础，决定了模型能学习到什么。高质量特征能大幅提升模型性能，减少训练时间。特征工程需要结合业务知识和数据清洗，耗时耗力。特征的好坏直接影响最终结果，即使简单模型也能表现优秀。

模型：模型是处理特征的工具，负责从数据中学习规律。选择合适的模型能优化特征利用效率，但无法弥补特征的缺陷。模型调参相对容易，效果提升空间有限。复杂模型需要更多计算资源，且容易过拟合。