Ogni algoritmo di apprendimento automatico analizza ed elabora i dati di input e genera gli output. I dati di input includono caratteristiche in colonne. Queste colonne sono strutturate per la categorizzazione. Gli algoritmi richiedono alcune caratteristiche per funzionare correttamente. Ecco i due obiettivi principali dell’ingegneria delle caratteristiche:
– L’ingegneria delle caratteristiche migliorerà le prestazioni del modello
– Preparare dati di input rilevanti che siano compatibili con i requisiti dell’algoritmo

Ingegneria delle caratteristiche

L’ingegneria delle caratteristiche permette di trasformare i dati grezzi in caratteristiche. Queste caratteristiche evidenziano i problemi dei modelli predittivi. Pertanto, è possibile risolvere questi problemi e migliorare l’accuratezza del modello per i nuovi dati. L’ingegneria delle caratteristiche aiuta a
– La misura delle prestazioni del modello
– L’inquadramento del problema
– La previsione dell’output dei modelli
– Campionamento, formattazione e pulizia dei dati grezzi

Importanza dell’ingegneria delle caratteristiche

Le caratteristiche del modello influenzeranno i modelli predittivi, determinando un utilizzo e un risultato accurati. Dovreste preparare e scegliere caratteristiche migliori per ottenere risultati migliori. L’output che scegliete, le caratteristiche che fornite e i dati sono tutti fattori del vostro modello. L’obiettivo del modello e l’inquadramento del problema valuteranno anche l’accuratezza del progetto. Ci sono numerose proprietà interdipendenti, e il vostro risultato dipenderà da esse. Dovreste avere caratteristiche rilevanti e definire la struttura dei vostri dati.

– Flessibilità con caratteristiche migliori

Si possono ottenere buoni risultati con i modelli sbagliati. La maggior parte dei modelli creerà una struttura di dati ottimale. La flessibilità delle caratteristiche vi permette di avere modelli meno complicati. Questi modelli sono facili da capire, facili da mantenere e veloci nell’eseguire le attività.

– Modelli più semplici con caratteristiche migliori

Quando il vostro modello contiene caratteristiche ben progettate, fornisce un risultato efficace, anche se lo scopo del modello è lo stesso. Non avrete bisogno di molto tempo e sforzo per scegliere i modelli giusti e ottimizzare i parametri. Le buone caratteristiche vi offriranno un’analisi ravvicinata dei problemi sottostanti. Inoltre, aiuta nella classificazione dei dati e dei problemi sottostanti.

Elenco delle tecniche di ingegneria delle caratteristiche

1. Imputazione

Quando raccogliete i dati per il vostro progetto di apprendimento automatico, incontrerete comuni problemi di dati mancanti. I problemi di dati mancanti sorgono a causa di errori umani, problemi di privacy e interruzione del flusso di dati. Non importa quale sia la ragione, i valori mancanti influenzano le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. È possibile risolvere questo problema eliminando colonne e righe, aumentando la soglia.

2. Gestire gli outlier

È possibile rilevare e gestire gli outlier visualizzando i dati. Con questa tecnica, è possibile prendere decisioni di alta precisione e ridurre gli errori. Le metodologie statistiche sono veloci e superiori, ma offrono meno precisione. È possibile gestire gli outlier utilizzando i metodi percentili e di deviazione standard.

3. Binning

I fattori di binning possono aiutare con i dati numerici e categorici. È possibile sviluppare un modello robusto utilizzando la motivazione del binning e prevenire l’overfitting. Ogni volta che si bindano le informazioni, si regolarizzano i dati. Un punto chiave del processo di binning è il trade-off tra overfitting e performance.

4. Trasformazione logaritmica

La trasformazione log è comune nell’ingegneria delle caratteristiche. Dopo la trasformazione, è possibile gestire i dati distorti e la distribuzione dei dati sarà normale. Inoltre, la trasformazione logaritmica ridurrà l’effetto degli outlier. Questo renderà il modello più robusto a causa della normalizzazione delle differenze di grandezza.

5. Codifica One-Hot

Questo metodo di codifica è una delle tecniche più comuni nell’apprendimento automatico. La codifica One-Hot distribuirà i valori in più colonne di flag. Inoltre, assegna 0 o 1 ad ogni valore. Con l’aiuto di questi valori binari, il modello esprime una relazione tra le colonne codificate e raggruppate.

6. Operazioni di raggruppamento

Lo scopo principale dell’operazione di raggruppamento è quello di scegliere le funzioni di aggregazione. Le opzioni convenienti per le funzioni di aggregazione delle caratteristiche includono media e somma.

7. Divisione delle caratteristiche

Potete usare la divisione delle caratteristiche per utilizzare il dataset nel processo di apprendimento automatico. I dataset di solito includono colonne di stringhe che violano i principi di ordine dei dati. Quando si estraggono sezioni delle colonne in diverse e nuove caratteristiche, è possibile:
– Utilizzare l’algoritmo di apprendimento automatico e comprendere i dati
– Classificare e raggruppare i dati
– Migliorare le prestazioni del modello rivelando informazioni potenziali

8. Scalare

Le caratteristiche numeriche dei dati sono di solito diverse tra loro e non includono un certo intervallo. Se si considera questo in un esempio reale, le colonne del reddito e dell’età non possono avere lo stesso intervallo. Tuttavia, quando consideriamo questo problema dal modello di apprendimento automatico, il confronto è possibile. È possibile risolvere il problema con l’aiuto della scala. Dopo il processo di scala, le caratteristiche continue avranno una gamma simile. Gli algoritmi per calcolare la distanza, come k-Means o k-NN, hanno caratteristiche continue scalate come input del modello.

9. Estrazione della data

La colonna della data fornisce informazioni essenziali sul modello. Molti professionisti trascurano i dati come input e non li utilizzano negli algoritmi di apprendimento automatico. Se si lasciano le date senza manipolazione, sarà difficile sviluppare una relazione tra i modelli. Pertanto, è possibile utilizzare l’ingegneria delle caratteristiche per estrarre le date e specificarle come una caratteristica.

Conclusione

L’ingegneria delle caratteristiche permette ai moderni metodi di deep learning, come le macchine di Boltzmann ristrette e gli autoencoder, di raggiungere il successo. Questi modelli sono automatici ma svolgono la funzione di metodi semi-supervisionati o non supervisionati. Inoltre, aiuta ad apprendere la visualizzazione astratta delle caratteristiche, a generare output di alta qualità per la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale, il riconoscimento degli oggetti e altre aree.