Todo algoritmo de aprendizaje automático analiza y procesa los datos de entrada y genera las salidas. Los datos de entrada incluyen características en columnas. Estas columnas están estructuradas para la categorización. Los algoritmos necesitarán algunos rasgos y características para funcionar correctamente. Estos son los dos objetivos principales de la ingeniería de características:
– La ingeniería de características mejorará el rendimiento del modelo
– Preparar datos de entrada relevantes que sean compatibles con los requisitos del algoritmo

Ingeniería de rasgos

La ingeniería de rasgos permite transformar los datos brutos en rasgos. Estas características ponen de manifiesto los problemas de los modelos de predicción. De este modo, se pueden resolver estos problemas y mejorar la precisión del modelo para los nuevos datos. La ingeniería de características ayuda a
– La medida del rendimiento del modelo
– El encuadre del problema
– La predicción de la salida de los modelos
– El muestreo, el formato y la limpieza de los datos brutos

Importancia de la ingeniería de características

Las características del modelo influirán en los modelos de predicción, lo que dará lugar a un uso y un resultado precisos. Hay que preparar y elegir las mejores características para obtener mejores resultados. La salida que elija, las características que proporcione y los datos son todos los factores de su modelo. El objetivo del modelo y el encuadre del problema también estimarán la precisión del proyecto. Existen numerosas propiedades interdependientes y su resultado dependerá de ellas. Debe tener características relevantes y definir la estructura de sus datos.

– Flexibilidad con mejores características

Puede conseguir buenos resultados con los modelos equivocados. La mayoría de los modelos crearán una estructura de datos óptima. La flexibilidad de las características le permite con modelos menos complicados. Estos modelos son fáciles de entender, sin esfuerzo de mantener y rápidos a la hora de realizar actividades.

– Modelos más sencillos con mejores características

Cuando su modelo contiene características bien diseñadas, proporciona un resultado eficaz, incluso si el propósito del modelo es el mismo. No necesitará mucho tiempo y esfuerzo para elegir los modelos adecuados y optimizar los parámetros. Unas buenas características le ofrecerán un análisis detallado de los problemas subyacentes. Además, ayuda a la clasificación de los datos y de los problemas subyacentes.

Lista de técnicas de ingeniería de características

1. Imputación

Al recopilar los datos para su proyecto de aprendizaje automático, se encontrará con problemas comunes de datos perdidos. Los problemas de datos perdidos surgen debido a errores humanos, problemas de privacidad e interrupción del flujo de datos. Sea cual sea el motivo, los valores perdidos afectarán al rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Puede resolver este problema eliminando columnas y filas, aumentando el umbral.

2. Manejo de valores atípicos

Puede detectar y manejar los valores atípicos mediante la visualización de los datos. Con esta técnica, puede tomar decisiones de gran precisión y reducir los errores. Las metodologías estadísticas son rápidas y superiores, pero ofrecen menos precisión. Puede manejar los valores atípicos utilizando métodos de percentil y desviación estándar.

3. Binning

Los factores de binning pueden ayudar con los datos numéricos y categóricos. Puede desarrollar un modelo robusto utilizando la motivación del binning y evitar el sobreajuste. Siempre que se bindea la información, se regularizan los datos. Un punto clave del proceso de binning es el compromiso entre el sobreajuste y el rendimiento.

4. Transformación logarítmica

La transformación logarítmica es común en la ingeniería de características. Después de la transformación, se pueden manejar los datos sesgados, y la distribución de los datos será normal. Además, la transformación logarítmica reducirá el efecto de los valores atípicos. Esto hará que el modelo sea más robusto debido a la normalización de las diferencias de magnitud.

5. Codificación en caliente

Este método de codificación es una de las técnicas más comunes en el aprendizaje automático. La codificación One-Hot repartirá los valores en múltiples columnas de banderas. Además, asigna 0 o 1 a cada valor. Con la ayuda de estos valores binarios, el modelo expresa una relación entre las columnas codificadas y las agrupadas.

6. Operaciones de agrupación

El objetivo principal de la operación de agrupación es elegir las funciones de agregación. Las opciones convenientes para las funciones de agrupación de las características incluyen el promedio y la suma.

7. División de características

Puede utilizar la división de características para utilizar el conjunto de datos en el proceso de aprendizaje automático. Los conjuntos de datos suelen incluir columnas de cadenas que violan los principios de datos ordenados. Cuando se extraen secciones de las columnas en características diferentes y nuevas, se puede:
– Utilizar el algoritmo de aprendizaje automático y comprender los datos
– Clasificar y agrupar los datos
– Mejorar el rendimiento del modelo revelando información potencial

8. Escalar

Las características numéricas de los datos suelen ser diferentes entre sí y no incluyen un rango determinado. Si se considera esto en un ejemplo real, las columnas de ingresos y edad no pueden tener el mismo rango. Sin embargo, cuando consideramos este problema desde el modelo de aprendizaje automático, la comparación es posible. Se puede resolver el problema con la ayuda de la escala. Tras el proceso de escalado, las características continuas tendrán un rango similar. Los algoritmos para calcular la distancia, como k-Means o k-NN, tienen características continuas escaladas como entrada del modelo.

9. Extracción de la fecha

La columna de la fecha proporciona información esencial sobre el modelo. Muchos profesionales descuidan los datos como entrada y no los utilizan en los algoritmos de aprendizaje automático. Si deja las fechas sin manipular, le resultará difícil desarrollar una relación entre los modelos. Por lo tanto, puede utilizar la ingeniería de características para extraer las fechas y especificarlas como una característica.

Conclusión

La ingeniería de características permite que los métodos modernos de aprendizaje profundo, como las máquinas de Boltzmann restringidas y los autocodificadores, alcancen el éxito. Estos modelos son automáticos pero realizan la función como métodos semi-supervisados o no supervisados. Además, ayuda a aprender la visualización abstracta de las características, generar salidas de alta calidad para la clasificación de imágenes, el reconocimiento del habla, el reconocimiento de objetos y otras áreas.