Feature Engineering is een essentieel aspect van machine learning dat het creatieve en technische proces van het transformeren van gegevens omvat in een indeling dat de modelprestaties verbetert. Door de juiste functies te maken, kunnen zowel machine learning -beoefenaars als datawetenschappers inzichten ontgrendelen van onbewerkte datasets, wat de resultaten van voorspellende analyse aanzienlijk beïnvloedt.
Wat is functie -engineering?
Feature Engineering omvat een verscheidenheid aan technieken die gericht zijn op het omzetten van onbewerkte gegevens in informatieve functies die machine learning -algoritmen efficiënt kunnen gebruiken. Het omvat de zorgvuldige selectie, aanpassing en het creëren van kenmerken die aanzienlijk bijdragen aan de algehele effectiviteit van voorspellende modellen.
Het belang van functie -engineering
Feature Engineering is cruciaal voor het verbeteren van de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van modellen voor machine learning. Kenmerken van hoge kwaliteit stellen algoritmen in staat om patronen en correlaties in gegevens effectiever te herkennen. Als dit correct wordt gedaan, kan dit proces leiden tot meer inzichtelijke voorspellingen en betere besluitvorming.
Het proces van functie -engineering
Feature Engineering omvat verschillende belangrijke stappen die helpen bij het ontwikkelen van een robuuste functieset.
Bedenken functies
De eerste stap omvat het analyseren van bestaande gegevens om de belangrijkste attributen te identificeren die relevant zijn voor het machine learning -model. Het onderzoeken van eerdere oplossingen kan inzicht geven in effectieve functies.
Definieer kenmerken
De definitiefase bestaat uit twee hoofdcomponenten:
Feature extractie
In deze stap worden cruciale gegevenscomponenten geïdentificeerd en geëxtraheerd uit onbewerkte gegevenssets. Dit proces zorgt ervoor dat alleen de meest relevante delen van de gegevens worden gebruikt voor analyse.
Feature Construction
Hier worden bestaande functies getransformeerd of gecombineerd om nieuwe functies te maken. Deze innovatie kan het vermogen van het model verbeteren om te leren van patronen in de gegevens.
Selecteer functies
Zodra functies zijn gedefinieerd, wordt het selecteren van de meest relevante essentieel.
Selectie van functies
Dit omvat het kiezen van de beste subset van functies die de modelprestaties zullen verbeteren zonder ruis te introduceren. Het doel is om de interpretatie van het model te verbeteren en overfitting te verminderen.
Feature scoren
Door de bijdrage van elke functie te evalueren, kunnen datawetenschappers bepalen welke kenmerken het meest gunstig zijn voor het voorspellen van de resultaten. Deze score zorgt ervoor dat alleen de meest impactvolle functies worden behouden.
Evalueer modellen
Na het selecteren van functies, is de laatste stap het beoordelen van modelprestaties op ongeziene gegevens. Deze evaluatie biedt waardevolle feedback voor het verfijnen van het functie -engineeringproces in daaropvolgende iteraties.
Technieken in functie -engineering
Verschillende technieken kunnen tijdens het functie -engineeringproces worden toegepast om gegevens effectief te verwerken.
Toegeven
Imputatietechnieken behandelen ontbrekende gegevens, waardoor een volledige gegevensset mogelijk is die nodig is voor een effectieve training van machine learning -modellen. Gemeenschappelijke methoden omvatten het vervangen van ontbrekende waarden door gemiddelde, mediaan of modus.
One-hot codering
Deze techniek converteert categorische gegevens in een numerieke vorm, waardoor deze toegankelijk is voor machine learning -algoritmen. Het vertegenwoordigt elke categorie als een binaire vector, waardoor het modelleringsproces wordt vereenvoudigd.
Zak met woorden
In tekstanalyse telt de Bag of Words -benaderingen aan woorden, waardoor documenten worden geclassificeerd op basis van de frequentie van termen. Dit is met name handig voor sentimentanalyse en onderwerpdetectie.
Geautomatiseerde functie -engineering
Het gebruik van frameworks die automatisch significante kenmerken kunnen identificeren, bespaart de tijd en stelt gegevenswetenschappers in staat zich te concentreren op strategische beslissingen op hoog niveau in plaats van handmatige functies.
Binning
Binning organiseert continue numerieke gegevens in discrete categorieën, waardoor deze wordt vereenvoudigd voor analyse en het verbeteren van de modelinterpretatie.
N-grammen
N-grammen worden gebruikt voor sequentievoorspelling, vooral bij taalverwerkingstaken, door aangrenzende sequenties van N-items uit een gegeven steekproef van tekst of spraak te onderzoeken.
Feature kruisen
Deze techniek combineert categorische kenmerken in een enkelvoudig kenmerk, waardoor het model interacties kan vastleggen die de voorspellende nauwkeurigheid kunnen verbeteren.
Bibliotheken en tools voor functie -engineering
Een opmerkelijke bibliotheek in Feature Engineering is featuretools. Deze bibliotheek is gespecialiseerd in het maken van functies van gerelateerde datasets door middel van diepe functiesynthese, die het proces van het genereren van functies en extractie automatiseert.
Gebruiksuitjes van functie -engineering
Feature Engineering heeft tal van praktische toepassingen, waaronder:
- Berekening van de geboortedata: Datuminformatie transformeren voor leeftijdsgebonden analyses.
- Analyse van tellingen van retweets: Het verzamelen van statistieken van interacties op sociale media.
- Woordfrequenties tellen: Inzichten extraheren uit nieuwsartikelen voor onderwerpanalyse.
- Pixelgegevens extraheren: Het gebruik van beeldgegevens voor machine learning -taken zoals objectherkenning.
- Trends van gegevensinvoer evalueren: Educator -gegevens analyseren om educatieve strategieën te informeren.
Integratie van zakelijke kennis in functie -engineering
Door domeinexpertise op te nemen, kunnen datawetenschappers zinvolle functies afleiden van historische gegevens. Inzicht in patronen en het maken van geïnformeerde hypothesen kan leiden tot inzichtelijke voorspellingen over klantgedrag, waardoor de modellen voor machine learning verder worden verbeterd.
Voorspellende modelleringscontext van functie -engineering
Op het gebied van voorspellende modellering is effectieve functie -engineering cruciaal. Het helpt relaties aan te gaan tussen voorspellende variabelen en uitkomstvariabelen, waardoor de basis wordt gelegd voor modellen die leiden tot robuuste voorspellingen en bruikbare inzichten.
