Die Auswahl und das Engineering von Funktionen sind wesentliche Schritte beim überwachten Lernen. Sie helfen, die Leistung von Modellen zu verbessern, Überanpassungen zu reduzieren und die Trainingszeit zu verkürzen. Dieser Artikel behandelt praktische Methoden, um Funktionen effektiv auszuwählen und zu entwickeln.

Feature Selection Techniken

Die Auswahl der Merkmale umfasst die Auswahl der wichtigsten Merkmale aus dem Datensatz.

Filtermethoden

Filtermethoden bewerten Merkmale anhand statistischer Messungen wie Korrelation, Chi-Quadrat oder gegenseitige Information, sind rechnerisch effizient und für hochdimensionale Daten geeignet.

Wrapper-Methoden

Wrapper-Methoden wählen Merkmale aus, indem sie Modelle für verschiedene Teilmengen trainieren und deren Leistung bewerten.

Eingebettete Methoden

Eingebettete Methoden beinhalten die Auswahl von Merkmalen während des Modelltrainings, beispielsweise Regularisierungstechniken wie Lasso und entscheidungsbaumbasierte Wichtigkeitsmessungen.

Feature Engineering Strategien

Feature Engineering verwandelt Rohdaten in sinnvolle Features, die das Modelllernen verbessern. Dazu gehören das Erstellen neuer Features, die Kodierung kategorieller Variablen und die Skalierung numerischer Daten.

Erstellen neuer Features

Die Generierung neuer Merkmale kann mathematische Kombinationen, Aggregationen oder domänenspezifische Transformationen umfassen, die versteckte Muster in den Daten aufdecken können.

Kodierung kategorieller Variablen

Die Umwandlung kategorieller Daten in numerische Formate ist von entscheidender Bedeutung.

Skalierung numerischer Daten

Skalierung stellt sicher, dass die Funktionen in vergleichbaren Maßstäben liegen, was vielen Algorithmen zugute kommt. Techniken umfassen die Mini-Max-Skalierung und Standardisierung.