Jeder Algorithmus für maschinelles Lernen analysiert und verarbeitet Eingabedaten und erzeugt die Ausgaben. Die Eingabedaten enthalten Features in Spalten. Diese Spalten sind für die Kategorisierung strukturiert. Algorithmen benötigen einige Features und Merkmale, um richtig zu funktionieren. Hier sind die beiden Hauptziele des Feature Engineering:
– Durch das Feature-Engineering wird die Leistung des Modells verbessert
– Vorbereiten von relevanten Eingabedaten, die mit den Anforderungen des Algorithmus kompatibel sind

Feature-Engineering

Mit dem Feature-Engineering können Sie Rohdaten in Features umwandeln. Diese Features zeigen die Probleme der Vorhersagemodelle auf. Daher können Sie diese Probleme lösen und die Genauigkeit des Modells für neue Daten verbessern. Feature-Engineering hilft bei der
– Die Leistungsmessung des Modells
– Dem Framing des Problems
– Vorhersage der Ausgabe der Modelle
– Sampling, Formatierung und Bereinigung der Rohdaten

Bedeutung von Feature Engineering

Die Features im Modell beeinflussen die Vorhersagemodelle und führen zu einer präzisen Anwendung und einem genauen Ergebnis. Sie sollten bessere Features vorbereiten und auswählen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Die von Ihnen gewählte Ausgabe, die bereitgestellten Features und die Daten sind die Faktoren Ihres Modells. Das Ziel des Modells und die Rahmung des Problems werden auch die Genauigkeit des Projekts einschätzen. Es gibt zahlreiche voneinander abhängige Eigenschaften, von denen Ihr Ergebnis abhängen wird. Sie sollten relevante Eigenschaften haben und die Struktur Ihrer Daten definieren.

– Flexibilität mit besseren Features

Sie können mit den falschen Modellen gute Ergebnisse erzielen. Die meisten Modelle werden eine optimale Datenstruktur erzeugen. Die Flexibilität der Features ermöglicht es Ihnen, mit weniger komplizierten Modellen zu arbeiten. Diese Modelle sind leicht zu verstehen, mühelos zu pflegen und schnell bei der Durchführung von Aktivitäten.

– Einfachere Modelle mit besseren Funktionen

Wenn Ihr Modell ausgereifte Funktionen enthält, liefert es ein effektives Ergebnis, auch wenn der Zweck des Modells der gleiche ist. Sie werden nicht viel Zeit und Mühe benötigen, um die richtigen Modelle auszuwählen und die Parameter zu optimieren. Gute Features bieten Ihnen eine genaue Analyse der zugrunde liegenden Probleme. Außerdem helfen sie bei der Klassifizierung der Daten und der zugrunde liegenden Probleme.

Liste der Feature-Engineering-Techniken

1. Imputation

Beim Sammeln der Daten für Ihr maschinelles Lernprojekt werden Sie häufig auf Probleme mit fehlenden Daten stoßen. Probleme mit fehlenden Daten entstehen aufgrund von menschlichem Versagen, Datenschutzbedenken und Unterbrechungen des Datenflusses. Unabhängig vom Grund beeinträchtigen fehlende Werte die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen. Sie können dieses Problem lösen, indem Sie Spalten und Zeilen weglassen und den Schwellenwert erhöhen.

2. Behandlung von Ausreißern

Sie können Ausreißer erkennen und behandeln, indem Sie die Daten visualisieren. Mit dieser Technik können Sie hochpräzise Entscheidungen treffen und Fehler reduzieren. Statistische Methoden sind schnell und überlegen, bieten aber weniger Präzision. Sie können den Ausreißer mit Perzentil- und Standardabweichungsmethoden behandeln.

3. Binning

Binning-Faktoren können bei numerischen und kategorialen Daten helfen. Sie können ein robustes Modell entwickeln, indem Sie die Motivation des Binning nutzen und ein Overfitting verhindern. Immer wenn Sie die Informationen binden, regulieren Sie die Daten. Ein wichtiger Punkt des Binning-Prozesses ist der Kompromiss zwischen Overfitting und Leistung.

4. Log-Transformation

Die Log-Transformation ist in der Merkmalstechnik üblich. Nach der Transformation können Sie die schiefen Daten behandeln, und die Datenverteilung wird normal sein. Außerdem wird durch die Log-Transformation der Effekt von Ausreißern reduziert. Dadurch wird das Modell aufgrund der Normalisierung der Größenunterschiede robuster.

5. One-Hot-Kodierung

Diese Kodierungsmethode ist eine der häufigsten Techniken beim maschinellen Lernen. Bei der One-Hot-Kodierung werden die Werte auf mehrere Flag-Spalten verteilt. Außerdem ordnet sie jedem Wert 0 oder 1 zu. Mit Hilfe dieser binären Werte drückt das Modell eine Beziehung zwischen den kodierten und gruppierten Spalten aus.

6. Gruppierungsoperationen

Der Hauptzweck der Gruppierungsoperationen ist die Auswahl der Aggregationsfunktionen. Bequeme Optionen für Aggregationsfunktionen der Merkmale sind Durchschnitt und Summe.

7. Feature-Aufteilung

Sie können das Aufteilen von Features verwenden, um den Datensatz im Prozess des maschinellen Lernens zu nutzen. Datensätze enthalten in der Regel Stringspalten, die das Prinzip der aufgeräumten Daten verletzen. Wenn Sie Teile der Spalten in verschiedene und neue Features extrahieren, können Sie:
– Den Algorithmus für maschinelles Lernen nutzen und die Daten verstehen
– Die Daten binden und gruppieren
– Die Leistung des Modells verbessern, indem potenzielle Informationen aufgedeckt werden

8. Skalieren

Die numerischen Merkmale der Daten unterscheiden sich in der Regel voneinander und umfassen keinen bestimmten Bereich. Wenn Sie dies in einem realen Beispiel betrachten, können die Spalten Einkommen und Alter nicht denselben Bereich haben. Wenn wir dieses Problem jedoch vom Modell des maschinellen Lernens aus betrachten, ist der Vergleich möglich. Sie können das Problem mit Hilfe der Skalierung lösen. Nach dem Skalierungsprozess werden kontinuierliche Features einen ähnlichen Bereich haben. Algorithmen zur Berechnung des Abstands, wie z. B. k-Means oder k-NN, haben skalierte kontinuierliche Features als Eingabe des Modells.

9. Datum extrahieren

Die Datumsspalte liefert wesentliche Informationen über das Modell. Viele Fachleute vernachlässigen die Daten als Eingabe und verwenden sie nicht in den Algorithmen für maschinelles Lernen. Wenn Sie die Daten unbearbeitet lassen, wird es schwierig, eine Beziehung zwischen den Modellen zu entwickeln. Daher können Sie das Feature-Engineering nutzen, um die Datumsangaben zu extrahieren und sie als Feature zu spezifizieren.

Fazit

Feature Engineering ermöglicht den Erfolg moderner Deep Learning-Methoden, wie z. B. Restricted Boltzmann Machines und Autoencodern. Diese Modelle sind automatisch, erfüllen aber die Funktion von semi-supervised oder unsupervised Methoden. Darüber hinaus hilft es, eine abstrakte Visualisierung der Features zu erlernen und qualitativ hochwertige Ausgaben für die Bildklassifikation, Spracherkennung, Objekterkennung und andere Bereiche zu erzeugen.