Elk machine learning-algoritme analyseert en verwerkt invoergegevens en genereert de output. De invoergegevens bevatten kenmerken in kolommen. Deze kolommen zijn gestructureerd voor categorisatie. Algoritmen hebben bepaalde features en kenmerken nodig om goed te kunnen functioneren. Dit zijn de twee belangrijkste doelen van feature engineering:
– De feature engineering zal de prestaties van het model verbeteren
– Bereid relevante invoergegevens voor die verenigbaar zijn met de eisen van het algoritme

Eigenschap engineering

De feature engineering stelt u in staat ruwe gegevens om te zetten in features. Deze kenmerken brengen de problemen van de voorspellende modellen aan het licht. Zo kunt u deze problemen oplossen en de nauwkeurigheid van het model verbeteren voor nieuwe gegevens. Feature engineering helpt bij de
– De prestatiemaatstaf van het model
– Het kaderen van het probleem
– Het voorspellen van de output van de modellen
– Het bemonsteren, formatteren en opschonen van de ruwe gegevens

Belang van Feature Engineering

De features in het model zullen de voorspellende modellen beïnvloeden, wat resulteert in nauwkeurig gebruik en resultaat. U moet betere features voorbereiden en kiezen voor betere resultaten. De output die u kiest, de features die u levert, en de data zijn allemaal factoren van uw model. De doelstelling van het model en de inkadering van het probleem zullen ook de nauwkeurigheid van het project inschatten. Er zijn talrijke onderling afhankelijke eigenschappen, en uw resultaat zal daarvan afhangen. U moet over relevante eigenschappen beschikken en de structuur van uw gegevens bepalen.

– Flexibiliteit met betere eigenschappen

U kunt goede resultaten bereiken met de verkeerde modellen. De meeste modellen zullen een optimale gegevensstructuur creëren. Door de flexibiliteit van de kenmerken kunt u met minder ingewikkelde modellen werken. Deze modellen zijn gemakkelijk te begrijpen, moeiteloos te onderhouden, en snel bij het uitvoeren van activiteiten.

– Eenvoudiger modellen met betere kenmerken

Wanneer uw model goed ontworpen functies bevat, biedt het een effectief resultaat, zelfs als het doel van het model hetzelfde is. U zult niet veel tijd en moeite nodig hebben om de juiste modellen te kiezen en de parameters te optimaliseren. Goede kenmerken bieden u een grondige analyse van de onderliggende problemen. Ook helpt het bij de classificatie van de gegevens en de onderliggende problemen.

Lijst van Feature Engineering Technieken

1. Imputatie

Bij het verzamelen van de data voor uw machine learning project, zult u veel voorkomende missing data problemen tegenkomen. Problemen met ontbrekende gegevens ontstaan door menselijke fouten, privacyproblemen en onderbreking van de gegevensstroom. Wat de reden ook is, ontbrekende waarden zullen de prestaties van machine learning modellen beïnvloeden. U kunt dit probleem oplossen door kolommen en rijen te laten vallen en de drempel te verhogen.

2. Omgaan met uitschieters

U kunt uitschieters detecteren en verwerken door de gegevens te visualiseren. Met deze techniek kunt u zeer nauwkeurige beslissingen nemen en fouten beperken. Statistische methodes zijn snel en superieur, maar bieden minder precisie. U kunt de uitbijter behandelen met percentiel- en standaarddeviatiemethoden.

3. Binning

Binningfactoren kunnen helpen bij numerieke en categorische gegevens. U kunt een robuust model ontwikkelen door gebruik te maken van de motivatie van binning en overfitting te voorkomen. Door binning van de informatie worden de gegevens geregulariseerd. Een belangrijk punt van het binning-proces is de afweging tussen overfitting en prestatie.

4. Log transformatie

Log transformatie is gebruikelijk in feature engineering. Na de transformatie, kan je de scheve gegevens behandelen, en de verdeling van de gegevens zal normaal zijn. Ook zal de log transformatie het effect van uitbijters verminderen. Dit maakt het model robuuster door de normalisatie van de grootteverschillen.

5. Een-hot codering

Deze coderingsmethode is een van de meest gebruikte technieken bij machinaal leren. One-Hot codering verdeelt de waarden over meerdere vlagkolommen. Bovendien wordt aan elke waarde een 0 of een 1 toegekend. Met behulp van deze binaire waarden drukt het model een relatie uit tussen de gecodeerde en de gegroepeerde kolommen.

6. Groeperingsoperaties

Het belangrijkste doel van de groeperingsoperatie is de keuze van de aggregatiefuncties. Handige opties voor aggregatiefuncties van de kenmerken zijn gemiddelde en som.

7. Kenmerken Splitsen

Je kunt features splitsen om de dataset te gebruiken in het machine learning proces. Datasets bevatten meestal string-kolommen die de tidy data principes schenden. Wanneer u delen van de kolommen in verschillende en nieuwe features uitsnijdt, kunt u:
– Het machine learning algoritme gebruiken en de data begrijpen
– De gegevens indelen en groeperen
– De prestaties van het model verbeteren door potentiële informatie te onthullen

8. Schalen

De numerieke kenmerken van de gegevens zijn meestal verschillend van elkaar en omvatten geen bepaald bereik. Als we dit in een reëel voorbeeld bekijken, kunnen de inkomens- en de leeftijdskolom niet hetzelfde bereik hebben. Wanneer we dit probleem echter beschouwen vanuit het model voor machinaal leren, is de vergelijking wel mogelijk. U kunt het probleem oplossen met behulp van schalen. Na het schalingsproces zullen continue kenmerken een gelijkaardig bereik hebben. Algoritmen voor het berekenen van de afstand, zoals k-Means of k-NN, hebben geschaalde continue kenmerken als invoer van het model.

9. Datum extraheren

De datumkolom verschaft essentiële informatie over het model. Veel professionals verwaarlozen de data als input en gebruiken ze niet in de machine learning algoritmen. Als u de data zonder manipulatie laat, wordt het een uitdaging om een relatie tussen modellen te ontwikkelen. Daarom kun je feature engineering gebruiken om datums eruit te halen en ze als een feature te specificeren.

Conclusie

Feature engineering stelt moderne deep learning methoden, zoals restricted Boltzmann machines en autoencoders, in staat om succes te boeken. Deze modellen zijn automatisch, maar voeren de functie uit als semi-supervised of unsupervised methoden. Bovendien helpt het om abstracte visualisatie van de features te leren, en hoogwaardige outputs te genereren voor beeldclassificatie, spraakherkenning, objectherkenning, en andere gebieden.