"简单模型+好特征" > "复杂模型+差特征" 是结构化数据的铁律

Kaggle竞赛反复证实了一个规律——在结构化/表格数据上，特征工程带来的收益通常是算法选择收益的3-5倍。逻辑回归+精心构造的特征，经常能击败XGBoost+原始特征。这意味着在资源有限时，应优先投入特征工程而非算法调参——与深度学习领域"数据+算力>算法"的规律形成对称。