مهندسی ویژگی یک گام مهم در فرآیند یادگیری ماشین است.این شامل ایجاد، تبدیل و انتخاب ویژگی های برای بهبود عملکرد مدل است. مهندسی ویژگی های موثر می تواند به طور قابل توجهی بهبود دقت و بهره وری از مدل های یادگیری ماشین.

نکات عملی برای مهندسی

با درک داده ها و شناسایی ویژگی های مرتبط شروع کنید.استفاده از دانش دامنه برای ایجاد ویژگی های جدید که الگوهای مهم را جذب می کنند. عادی سازی یا مقیاس ویژگی های برای اطمینان از آنها در مقیاس های قابل مقایسه است که به بسیاری از الگوریتم ها کمک می کند بهتر عمل کنند.

داده های از دست رفته را به درستی، یا با هدر دادن مقادیر یا حذف سوابق ناقص.Encode categorical متغیرهای با استفاده از تکنیک هایی مانند رمزگذاری یک گرم یا رمزگذاری برچسب، در نظر بگیرید روش های کاهش ابعاد برای ساده سازی مجموعه داده های پیچیده.

محاسبات و تکنیک ها

محاسبات مشترک شامل ایجاد ویژگی های ⁇ برای جذب روابط غیر خطی است.استفاده از اقدامات آماری مانند ضریب همبستگی برای انتخاب ویژگی های مربوطه. روش های مقیاس پذیری ویژگی مانند مقیاس پذیری مینی مکس یا استاندارد برای الگوریتم های حساس به اندازه ویژگی ضروری است.

تکنیک های انتخاب ویژگی های خودکار، مانند رفع مجدد (RFE) یا اقدامات مهم مبتنی بر درخت، می تواند به شناسایی دقیق ترین ویژگی ها کمک کند.

بهترین تمرین ها

  • با ویژگی های ساده شروع کنید و به تدریج پیچیدگی را اضافه کنید.
  • ویژگی های معتبر با استفاده از کیفیت متقابل برای جلوگیری از بیش از حد.
  • یک رکورد روشن از تغییرات ویژگی برای تکرار پذیری حفظ کنید.
  • به طور مداوم نظارت بر اهمیت ویژگی به عنوان مدل تکامل.