בחירת תכונות והנדסה הם צעדים חיוניים ללמידה בפיקוח.הם מסייעים לשפר את ביצועי המודל, להפחית את הכדאיות, ולצמצם את זמן האימון. מאמר זה דן בשיטות מעשיות כדי לבחור ולייצר תכונות מהנדס ביעילות.

שיטות בחירה

בחירת תכונות כוללת בחירת התכונות הרלוונטיות ביותר של טכניקות Dataset. Common כוללות שיטות סינון, שיטות עטיפה ושיטות משובצות.

שיטות סינון

שיטות מסנן להעריך תכונות המבוססות על אמצעים סטטיסטיים כגון קורלציה, צ'י-סמאייר, או מידע הדדי.הם יעילים ומיטיבים לנתונים עתיריים.

שיטות של Wrapper

שיטות Wrapper לבחור תכונות על ידי אימון מודלים על תת-תחומים שונים והערכה של הביצועים שלהם.טכניקות כוללות חיסול תכונה recursive ובחירת קדימה / backward.

שיטות Embedded

שיטות Embedded משלבות בחירה תכונה במהלך אימון מודל.דוגמאות כוללות טכניקות סטנדרטיזציה כגון לאססו ואמצעי חשיבות מבוסס עץ.

אסטרטגיות הנדסה

הנדסה תכונה הופכת נתונים גולמיים לתכונות משמעותיות שמגבירות את הלמידה המודל.הוא כולל יצירת תכונות חדשות, משתנים קטגוריים ⁇ , ומדפי נתונים מספריים.

יצירת תכונות חדשות

יצירת תכונות חדשות יכול לכלול שילובים מתמטיים, ggregations, או שינויים ספציפיים דומיין. אלה יכולים לחשוף דפוסים מוסתרים בנתונים.

המונחים: categorical Variables

המרת נתונים קטגוריאליים לתבנית מספרנית היא חיונית.שיטות נפוצות כוללות טבילה אחת, תווית סיבולת, וקידוד מטרה.

מידע על Numerical Data

מיפוי מבטיח תכונות הן בקנה מידה דומה, אשר מועיל אלגוריתמים רבים.טכניקות כוללים דחיסה ממקס וסטנדרטיזציה.