Każdy algorytm uczenia maszynowego analizuje i przetwarza dane wejściowe oraz generuje dane wyjściowe. Dane wejściowe zawierają cechy w kolumnach. Te kolumny są ustrukturyzowane w celu kategoryzacji. Algorytmy będą wymagały pewnych cech i właściwości, aby działać poprawnie. Oto dwa główne cele inżynierii cech:
– Inżynieria cech poprawi wydajność modelu
– Przygotować odpowiednie dane wejściowe, które są zgodne z wymaganiami algorytmu.

Inżynieria cech

Inżynieria cech pozwala na przekształcenie surowych danych w cechy. Cechy te podkreślają problemy modeli predykcyjnych. Dzięki temu można rozwiązać te problemy i poprawić dokładność modelu dla nowych danych. Inżynieria cech pomaga w
– Miarę wydajności modelu
– Ujęcie problemu w ramy
– Przewidywanie danych wyjściowych modeli
– Próbkowanie, formatowanie i czyszczenie surowych danych.

Znaczenie inżynierii cech

Cechy w modelu będą miały wpływ na modele predykcyjne, skutkując dokładnym wykorzystaniem i wynikiem. Powinieneś przygotować i wybrać lepsze cechy dla lepszych rezultatów. Wyjście, które wybierzesz, cechy, które dostarczysz i dane są wszystkimi czynnikami Twojego modelu. Cel modelu i ramy problemu będzie również oszacować dokładność projektu. Istnieje wiele współzależnych właściwości, a Twój wynik będzie od nich zależał. Powinieneś mieć odpowiednie cechy i określić strukturę danych.

– Elastyczność z lepszymi cechami

Możesz osiągnąć dobre wyniki z niewłaściwymi modelami. Większość modeli stworzy optymalną strukturę danych. Elastyczność cech pozwala Ci na mniej skomplikowane modele. Modele te są łatwe do zrozumienia, nie wymagają wysiłku w utrzymaniu i są szybkie podczas wykonywania działań.

– Prostsze modele z lepszymi funkcjami

Kiedy Twój model zawiera dobrze zaprojektowane funkcje, zapewnia on efektywny wynik, nawet jeśli cel modelu jest taki sam. Nie będziesz potrzebował wiele czasu i wysiłku, aby wybrać odpowiednie modele i zoptymalizować parametry. Dobre funkcje będą oferować ścisłą analizę problemów leżących u podstaw. Pomaga to również w klasyfikacji danych i podstawowych problemów.

Lista technik inżynierii cech

1. Imputacja

Podczas zbierania danych do projektu uczenia maszynowego, napotkasz problemy związane z brakiem danych. Problemy z brakującymi danymi powstają z powodu błędów ludzkich, obaw o prywatność i przerw w przepływie danych. Bez względu na przyczynę, brakujące wartości wpływają na wydajność modeli uczenia maszynowego. Możesz rozwiązać ten problem poprzez upuszczanie kolumn i wierszy, zwiększając próg.

2. Obsługa wartości odstających

Możesz wykrywać i obsługiwać wartości odstające poprzez wizualizację danych. Dzięki tej technice można podejmować decyzje o wysokiej precyzji i zmniejszyć liczbę błędów. Metodologie statystyczne są szybkie i lepsze, ale oferują mniejszą precyzję. Z wartościami odstającymi można sobie radzić za pomocą metod percentyla i odchylenia standardowego.

3. Binning

Czynniki binowania mogą pomóc w przypadku danych numerycznych i kategorycznych. Można opracować solidny model poprzez wykorzystanie motywacji binowania i zapobiec nadmiernemu dopasowaniu. Kiedykolwiek bindujemy informacje, regularyzujemy dane. Kluczowym punktem procesu binowania jest kompromis pomiędzy nadmiernym dopasowaniem a wydajnością.

4. Przekształcenie logu

Transformacja logiczna jest powszechna w inżynierii cech. Po transformacji, można obsługiwać dane skośne, a rozkład danych będzie normalny. Ponadto, transformacja logiczna zmniejszy efekt wartości odstających. Sprawi to, że model będzie bardziej odporny ze względu na normalizację różnic w wielkościach.

5. Kodowanie One-Hot

Ta metoda kodowania jest jedną z najbardziej powszechnych technik w uczeniu maszynowym. Kodowanie One-Hot rozkłada wartości na wiele kolumn flag. Ponadto, przypisuje 0 lub 1 do każdej wartości. Za pomocą tych wartości binarnych model wyraża relację pomiędzy zakodowanymi i zgrupowanymi kolumnami.

6. Operacje grupowania

Głównym celem operacji grupowania jest wybór funkcji agregacji. Wygodne opcje dla funkcji agregacji cech obejmują średnią i sumę.

7. Podział cech

Możesz użyć podziału cech, aby wykorzystać zbiór danych w procesie uczenia maszynowego. Zbiory danych zazwyczaj zawierają kolumny łańcuchowe, które naruszają zasady porządkowania danych. Kiedy wyodrębniasz sekcje kolumn w różne i nowe cechy, możesz:
– Wykorzystać algorytm uczenia maszynowego i zrozumieć dane
– Podzielić i pogrupować dane
– Poprawić wydajność modelu poprzez ujawnienie potencjalnych informacji

8. Skalowanie

Cechy liczbowe danych są zazwyczaj różne od siebie i nie zawierają pewnego zakresu. Jeśli rozpatrujemy to w rzeczywistym przykładzie, kolumny dochód i wiek nie mogą mieć tego samego zakresu. Jednak, gdy rozważymy ten problem z modelu uczenia maszynowego, porównanie jest możliwe. Możesz rozwiązać ten problem za pomocą skalowania. Po procesie skalowania cechy ciągłe będą miały podobny zakres. Algorytmy do obliczania odległości, takie jak k-Means czy k-NN, mają przeskalowane cechy ciągłe jako dane wejściowe modelu.

9. Wyodrębnianie daty

Kolumna data dostarcza istotnych informacji o modelu. Wielu specjalistów zaniedbuje te dane jako dane wejściowe i nie wykorzystuje ich w algorytmach uczenia maszynowego. Jeśli pozostawisz daty bez manipulacji, trudno będzie rozwinąć relacje pomiędzy modelami. Dlatego można wykorzystać inżynierię cech do wyodrębnienia dat i określenia ich jako cechy.

Wnioski

Inżynieria cech pozwala nowoczesnym metodom głębokiego uczenia się, takim jak ograniczone maszyny Boltzmanna i autoenkodery, osiągnąć sukces. Modele te są automatyczne, ale wykonują funkcję jako metody półnadzorowane lub nienadzorowane. Ponadto, pomaga nauczyć się abstrakcyjnej wizualizacji cech, generować wysokiej jakości dane wyjściowe do klasyfikacji obrazów, rozpoznawania mowy, rozpoznawania obiektów i innych obszarów.