Já tentou montar um modelo com dados de um fornecedor como a Axciom e se deparou com centenas de variáveis? Eu também já passei por isso. A primeira coisa que faço é usar WoE e IV, mas há outras técnicas que ajudam a reduzir a dimensionalidade sem perder a qualidade do modelo.
1. **Filtro de correlação**: calcule a matriz de correlação entre as features e elimine as que têm correlação alta com outras (p.ex. > 0,9). Isso evita redundância.
2. **Análise de importância de modelos**: treine um modelo leve (Random Forest, XGBoost) e veja a importância de cada variável. As que ficam embaixo do limiar podem ser descartadas.
3. **Métodos de seleção recursiva (RFE)**: o algoritmo remove uma feature por vez e re‑treina o modelo, mantendo apenas as que realmente melhoram a métrica escolhida.
4. **Regularização L1 (Lasso)**: ao treinar um modelo linear com L1, as features com coeficiente zero são automaticamente excluídas.
5. **Métodos de agrupamento**: clusterize as features por similaridade e escolha um representante de cada cluster.
6. **PCA para reduzir dimensionalidade**: se a interpretação não for crítica, transforme as features em componentes principais que retêm a maior parte da variância.
Em ambientes de produção, é comum combinar mais de uma dessas estratégias: primeiro um filtro rápido (correlação), depois um método de importância e, por fim, RFE para refinar. Assim você mantém o modelo enxuto e ainda tem métricas de desempenho.
Se quiser aprofundar, recomendo ler “Feature Engineering & Selection” de Aurélien Géron e experimentar os notebooks no Kaggle. Boa sorte e mãos à obra!
