انتخاب و مهندسی ویژگی گام های ضروری در یادگیری نظارت شده است.آنها کمک می کنند تا عملکرد مدل را بهبود بخشند، بیش از حد را کاهش دهند و زمان آموزش را کاهش دهند.این مقاله روش های عملی برای انتخاب و مهندسی ویژگی های موثر را مورد بحث قرار می دهد.

تکنیک های انتخاب

انتخاب ویژگی شامل انتخاب ویژگی های مربوطه از مجموعه داده ها است. تکنیک های مشترک شامل روش های فیلتر، روش های بسته بندی و روش های جاسازی شده است.

روش های فیلتر

روش های فیلتر ویژگی های مبتنی بر اقدامات آماری مانند همبستگی، مربع چی یا اطلاعات متقابل را ارزیابی می کنند.آنها به طور محاسباتی کارآمد و مناسب برای داده های با ابعاد بالا هستند.

روش های Addper

روش های بسته بندی ویژگی های را با مدل های آموزشی در زیرمجموعه های مختلف انتخاب می کنند و تکنیک های عملکرد آنها شامل حذف ویژگی های بازگشتی و انتخاب رو به جلو / عقب است.

روش های جاسازی شده

روش های جاسازی شده شامل انتخاب ویژگی در طول آموزش مدل است. مثال ها شامل تکنیک های منظم مانند Lasso و اقدامات مهم مبتنی بر درخت تصمیم می شوند.

استراتژی های مهندسی

مهندسی ویژگی داده های خام را به ویژگی های معنی دار تبدیل می کند که یادگیری مدل را افزایش می دهد، شامل ایجاد ویژگی های جدید، رمزگذاری متغیرهای کاتالیک و مقیاس دادن داده های عددی است.

ایجاد ویژگی های جدید

ایجاد ویژگی های جدید می تواند شامل ترکیبات ریاضی، تجمعات یا تغییرات خاص دامنه باشد.این ها می توانند الگوهای پنهان در داده ها را آشکار کنند.

دانلود بازی های Categorical Variables

تبدیل داده های کاتالیک به فرمت عددی بسیار مهم است. روش های مشترک شامل رمزگذاری یک گرم، رمزگذاری برچسب و رمزگذاری هدف است.

مقیاس داده های عددی

مقیاس پذیری تضمین می کند که ویژگی ها در مقیاس های قابل مقایسه هستند، که به بسیاری از الگوریتم ها سود می برد. تکنیک ها شامل مقیاس پذیری و استاندارد سازی من-حداکثر هستند.