问题描述
在kaggle比赛中做分类问题时遇到问题。 如果我试图手动将数值变量或分类变量分类到其他类别中（从它们的分布中绘制和观察），并且还发现决策树树图似乎在分类方面做得不好，我是否应该手动对它们进行分类，以获得一个更好的分类准确率结果？
基本上，问题是，Decision Tree and Random Forest 和 GradienBoost DT 是否可以做得足够好，以至于我的手动重新分类没有任何价值，也不需要以这种方式手动分类和特征工程师？
解决方法
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