Chaque algorithme d’apprentissage automatique analyse et traite les données d’entrée et génère les sorties. Les données d’entrée comprennent des caractéristiques en colonnes. Ces colonnes sont structurées pour la catégorisation. Les algorithmes auront besoin de certaines fonctionnalités et caractéristiques pour fonctionner correctement. Voici les deux principaux objectifs de l’ingénierie des caractéristiques :
– L’ingénierie des caractéristiques permettra d’améliorer les performances du modèle.
– Préparer des données d’entrée pertinentes et compatibles avec les exigences de l’algorithme.

Ingénierie des caractéristiques

L’ingénierie des caractéristiques vous permet de transformer les données brutes en caractéristiques. Ces caractéristiques mettent en évidence les problèmes des modèles prédictifs. Vous pouvez donc résoudre ces problèmes et améliorer la précision du modèle pour les nouvelles données. L’ingénierie des caractéristiques aide à
– La mesure de la performance du modèle
– Le cadrage du problème
– La prédiction de la sortie des modèles
– l’échantillonnage, le formatage et le nettoyage des données brutes.

Importance de l’ingénierie des caractéristiques

Les caractéristiques du modèle influencent les modèles prédictifs, ce qui se traduit par une utilisation et des résultats précis. Vous devez préparer et choisir de meilleures caractéristiques pour obtenir de meilleurs résultats. Le résultat que vous choisissez, les fonctionnalités que vous fournissez et les données sont tous les facteurs de votre modèle. L’objectif du modèle et la formulation du problème permettront également d’évaluer la précision du projet. Il existe de nombreuses propriétés interdépendantes, et votre résultat en dépendra. Vous devez disposer de fonctionnalités pertinentes et définir la structure de vos données.

– Flexibilité avec de meilleures fonctionnalités

Vous pouvez obtenir de bons résultats avec les mauvais modèles. La plupart des modèles créent une structure de données optimale. La flexibilité des fonctionnalités vous permet de disposer de modèles moins compliqués. Ces modèles sont faciles à comprendre, sans effort de maintenance, et rapides lors de l’exécution des activités.

– Des modèles plus simples avec de meilleures fonctionnalités

Lorsque votre modèle contient des fonctionnalités bien conçues, il fournit un résultat efficace, même si l’objectif du modèle est le même. Vous n’aurez pas besoin de beaucoup de temps et d’efforts pour choisir les bons modèles et optimiser les paramètres. De bonnes fonctionnalités vous permettront d’analyser de près les problèmes sous-jacents. Elles aident également à la classification des données et des problèmes sous-jacents.

Liste des techniques d’ingénierie des caractéristiques

1. Imputation

Lors de la collecte des données pour votre projet d’apprentissage automatique, vous rencontrerez des problèmes courants de données manquantes. Les problèmes de données manquantes sont dus à l’erreur humaine, aux préoccupations en matière de confidentialité et à l’interruption du flux de données. Quelle qu’en soit la raison, les valeurs manquantes affectent les performances des modèles d’apprentissage automatique. Vous pouvez résoudre ce problème en supprimant des colonnes et des lignes, en augmentant le seuil.

2. Traitement des valeurs aberrantes

Vous pouvez détecter et traiter les valeurs aberrantes en visualisant les données. Grâce à cette technique, vous pouvez prendre des décisions de haute précision et réduire les erreurs. Les méthodologies statistiques sont rapides et supérieures mais offrent moins de précision. Vous pouvez traiter les valeurs aberrantes à l’aide des méthodes du percentile et de l’écart-type.

3. Binning

Les facteurs de binning peuvent être utiles pour les données numériques et catégorielles. Vous pouvez développer un modèle robuste en utilisant la motivation du binning et éviter l’overfitting. Chaque fois que vous binnez les informations, vous régularisez les données. Un point clé du processus de binning est le compromis entre l’overfitting et la performance.

4. Transformation logarithmique

La transformation logarithmique est courante dans l’ingénierie des caractéristiques. Après la transformation, vous pouvez traiter les données asymétriques, et la distribution des données sera normale. En outre, la transformation logarithmique réduit l’effet des valeurs aberrantes. Cela rendra le modèle plus robuste en raison de la normalisation des différences de magnitude.

5. Codage à chaud

Cette méthode de codage est l’une des techniques les plus courantes en apprentissage automatique. L’encodage One-Hot répartit les valeurs dans plusieurs colonnes de drapeaux. En outre, il attribue 0 ou 1 à chaque valeur. À l’aide de ces valeurs binaires, le modèle exprime une relation entre les colonnes codées et les colonnes groupées.

6. Opérations de regroupement

L’objectif principal de l’opération de regroupement est de choisir les fonctions d’agrégation. Les options pratiques pour les fonctions de regroupement des caractéristiques comprennent la moyenne et la somme.

7. Fractionnement des caractéristiques

Vous pouvez utiliser la division des caractéristiques pour utiliser l’ensemble de données dans le processus d’apprentissage automatique. Les ensembles de données comprennent généralement des colonnes de chaînes de caractères qui violent les principes de rangement des données. Lorsque vous extrayez des sections des colonnes en différentes et nouvelles caractéristiques, vous pouvez :
– utiliser l’algorithme d’apprentissage automatique et comprendre les données
– regrouper les données
– améliorer les performances du modèle en révélant des informations potentielles.

8. Mise à l’échelle

Les caractéristiques numériques des données sont généralement différentes les unes des autres et ne comprennent pas une certaine plage. Dans un exemple réel, les colonnes de revenu et d’âge ne peuvent pas avoir la même plage. Toutefois, si l’on considère ce problème du point de vue du modèle d’apprentissage automatique, la comparaison est possible. Vous pouvez résoudre ce problème à l’aide de l’échelle. Après le processus de mise à l’échelle, les caractéristiques continues auront une plage similaire. Les algorithmes de calcul de la distance, tels que k-Means ou k-NN, utilisent des caractéristiques continues mises à l’échelle comme entrée du modèle.

9. Extraction de la date

La colonne date fournit des informations essentielles sur le modèle. De nombreux professionnels négligent les données en entrée et ne les utilisent pas dans les algorithmes d’apprentissage automatique. Si vous laissez les dates sans manipulation, il vous sera difficile de développer une relation entre les modèles. Par conséquent, vous pouvez utiliser l’ingénierie des fonctionnalités pour extraire les dates et les spécifier comme une fonctionnalité.

Conclusion

L’ingénierie des caractéristiques permet aux méthodes modernes d’apprentissage profond, telles que les machines de Boltzmann restreintes et les autoencodeurs, d’atteindre le succès. Ces modèles sont automatiques mais remplissent la fonction de méthodes semi-supervisées ou non supervisées. En outre, elle aide à apprendre la visualisation abstraite des caractéristiques, à générer des sorties de haute qualité pour la classification d’images, la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’objets et d’autres domaines.