مهندسی ویژگی یک گام مهم در یادگیری نظارت است که شامل ایجاد، تبدیل و انتخاب متغیرهای برای بهبود عملکرد مدل است. مهندسی ویژگی موثر می تواند به پیش بینی های دقیق تر و تعمیم بهتر مدل منجر شود.

درک مهندسی

مهندسی ویژگی داده های خام را به ورودی های معنی دار برای الگوریتم های یادگیری ماشین تبدیل می کند، شامل فرآیندهایی مانند مدیریت ارزش های از دست رفته، متغیرهای کاتالیک رمزگذاری شده و ویژگی های عددی مناسب مهندسی ویژگی های مهندسی ویژگی کمک می کند تا الگوهای را به طور موثرتری یاد بگیرند.

استراتژی های عملی برای مهندسی

پیاده سازی استراتژی های عملی می تواند به طور قابل توجهی عملکرد مدل را افزایش دهد.این استراتژی ها شامل ایجاد ویژگی های جدید، انتخاب مناسب ترین متغیرهای و کاهش ابعاد است.

ایجاد ویژگی های جدید

ایجاد ویژگی های جدید از داده های موجود می تواند الگوهای پنهان را نشان دهد، نمونه ها شامل ترکیب ویژگی ها، استخراج اجزای تاریخ یا نسبت محاسبه می شوند.

انتخاب

انتخاب ویژگی های مرتبط باعث کاهش سر و صدا و بهبود بهره وری مدل مانند حذف ویژگی های بازگشتی و نمرات مهم ویژگی های مهم کمک در این فرآیند می شود.

ابزارها و تکنیک ها

ابزارهای مختلف مهندسی ویژگی را تسهیل می کنند، از جمله کتابخانه های نرم افزار و الگوریتم ها با استفاده از این ابزارها می توانند بخش هایی از فرآیند را خودکار کرده و اطمینان حاصل کنند.

  • دانلود موسیقی متن فیلم Scikit-learn
  • پاندا
  • ابزار های
  • تجزیه و تحلیل اصلی (PCA)