機能工学は機械学習プロセスの重要なステップです。それはモデル性能を改善するために特徴の作成、変形および選ぶことを含みます。有効な特徴工学は機械学習モデルの正確さそして効率をかなり高めることができます。

機能工学のための実用的なヒント

データを理解し、関連する機能を特定することで始まります。 ドメインの知識を使用して重要なパターンをキャプチャする新機能を作成します。 彼らが比較可能なスケールにあることを確認するために機能を正規化またはスケール化し、多くのアルゴリズムがより良く実行するのに役立ちます。

値の特定や不完全なレコードの削除によって、データの不足分を適切に処理します。1つのホットエンコーディングやラベルエンコーディングなどの手法を使用して、分類変数をエンコードします。複雑なデータセットを簡素化する寸法削減方法を検討してください。

計算とテクニック

一般的な計算には、非線形関係をキャプチャするために多項的機能を作成することが含まれます。 相関係数などの統計的な対策を使用して、関連する機能を選択します。 機能の大きさに敏感なアルゴリズムには、M最小限のスケーリングや標準化などの機能のスケーリング方法が不可欠です。

Recursive Feature Elimination(RFE)やツリーベースの重要施策などの自動選択技術は、最もインパクトのある機能を特定するのに役立ちます。機能の決定を定期的に評価して、機能の改良を図っています。

ベストプラクティス

  • シンプルな機能で始めて、複雑さを徐々に増やします。
  • 過度の機能を避けるために、クロスバリデーションを使用して機能を有効にします。
  • 再現性のための機能変換の明確な記録を維持します。.
  • 今後もモデルが進化する機能の重要性を監視します。