Каждый алгоритм обучения машины анализирует и обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные. Входные данные включают в себя характеристики в столбцах. Эти столбцы структурированы по категориям. Для правильной работы алгоритмов потребуются некоторые особенности и характеристики. Вот две основные цели функциональной инженерии:
– Функциональный инжиниринг улучшит производительность модели.
– Подготовить соответствующие входные данные, совместимые с требованиями алгоритма.

Характерное проектирование

Функциональный инжиниринг позволяет преобразовывать необработанные данные в функции. Эти функции подчеркивают проблемы, связанные с прогнозными моделями. Таким образом, вы можете решить эти проблемы и повысить точность модели для новых данных. Функциональный инжиниринг помогает
– Измерение производительности модели
– Обрамление проблемы
– Прогнозирование выхода моделей
– Отбор проб, форматирование и очистка необработанных данных.

Важность функционального проектирования

Функции модели будут влиять на прогностические модели, что приведет к точному использованию и результату. Для достижения лучших результатов необходимо подготовить и выбрать лучшие функции. Выбранный вывод, предоставляемые функции и данные – все это факторы, влияющие на модель. Цель модели и рамки задачи также позволят оценить точность проекта. Существует множество взаимозависимых свойств, и от них будет зависеть ваш результат. Вы должны иметь соответствующие свойства и определить структуру ваших данных.

– Гибкость с лучшими свойствами

Вы можете достичь хороших результатов при использовании неправильных моделей. Большинство моделей создадут оптимальную структуру данных. Гибкость функций позволяет работать с менее сложными моделями. Эти модели просты в понимании, легки в обслуживании и быстры при выполнении операций.

– Более простые модели с лучшими характеристиками

Когда ваша модель содержит хорошо продуманные функции, она обеспечивает эффективный результат, даже если цель модели одна и та же. Вам не потребуется много времени и усилий, чтобы выбрать правильные модели и оптимизировать параметры. Хорошие функции предложат Вам тщательный анализ основных проблем. Кроме того, она помогает с классификацией данных и основных проблем.

Перечень особенностей инженерной техники

1. Имплантация

При сборе данных для вашего учебного проекта вы столкнетесь с общими проблемами, связанными с отсутствием данных. Пропущенные данные возникают из-за человеческой ошибки, проблем с конфиденциальностью и прерывания потока данных. Неважно, по какой причине, пропущенные значения будут влиять на производительность моделей машинного обучения. Эту проблему можно решить, опустив столбцы и строки, увеличив порог.

2. Обработка отклонений

Вы можете обнаруживать и обрабатывать отклонения, визуализируя данные. С помощью этой техники вы можете принимать высокоточные решения и сокращать количество ошибок. Статистические методики быстрые и превосходные, но обеспечивают меньшую точность. Вы можете обрабатывать отклонения, используя методы процентиля и стандартного отклонения.

3. Биннинг

Коэффициенты бининга могут помочь с числовыми и категориальными данными. Вы можете разработать надежную модель, используя мотивацию бининга, и предотвратить переоснащение. Всякий раз, когда вы собираете информацию, вы упорядочиваете данные. Ключевым моментом процесса прядения является компромисс между переоснащением и производительностью.

4. Преобразование журнала

Трансформация логов является обычным делом в функционал-инжиниринге. После преобразования можно обрабатывать перекошенные данные, и распределение данных будет нормальным. Кроме того, преобразование лога уменьшит эффект выбросов. Это сделает модель более робастной из-за нормализации разницы в величинах.

5. Одноразовое кодирование

Этот метод кодирования является одним из наиболее распространенных в машинном обучении. Одноразовая кодировка разбивает значения на несколько столбцов флагов. Более того, он присваивает 0 или 1 каждому значению. С помощью этих двоичных значений модель выражает взаимосвязь между кодированными и сгруппированными столбцами.

6. Группировочные операции

Основной целью группировочной операции является выбор функций агрессии. Удобные опции агрегации функций включают в себя среднее и сумму.

7. Функция Сплит

Для использования набора данных в процессе машинного обучения можно использовать функции разделения. В наборы данных обычно входят строковые столбцы, нарушающие принципы аккуратных данных. Когда вы извлекаете разделы столбцов на различные и новые возможности, вы можете это сделать:
– Использовать алгоритм машинного обучения и понять данные.
– Соберите и сгруппируйте данные
– Улучшение производительности модели за счет раскрытия потенциальной информации.

8. Масштабирование

Числовые характеристики данных обычно отличаются друг от друга и не включают в себя определенный диапазон. Если рассматривать это в реальном примере, то столбцы дохода и возраста не могут иметь один и тот же диапазон. Однако, если рассматривать эту проблему на примере модели машинного обучения, то сравнение возможно. Проблему можно решить с помощью шкалы. После процесса масштабирования непрерывные функции будут иметь аналогичный диапазон. Алгоритмы вычисления расстояния, такие как k-Means или k-NN, имеют на входе в модель непрерывные признаки.

9. Дата извлечения

В столбце даты указана существенная информация о модели. Многие специалисты пренебрегают вводимыми данными и не используют их в алгоритмах машинного обучения. Если вы оставите даты без манипуляций, вам будет сложно выстроить взаимосвязь между моделями. Поэтому можно использовать функциональную инженерию для извлечения дат и их указания в качестве функции.

Заключение

Функциональное проектирование позволяет достичь успеха современным методам глубокого обучения, таким как ограниченные станки Больцмана и автокодировщики. Эти модели являются автоматическими, но выполняют функцию полуавтоматических или неавтоматических методов. Кроме того, они помогают изучать абстрактную визуализацию функций, генерировать высококачественные выходы для классификации изображений, распознавания речи, распознавания объектов и других областей.