기능 공학은 모델을 개선하기 위해 생성, 변환 및 선택 변수를 포함하는 초시 학습의 중요한 단계입니다. 효과적인 기능 공학은 모델의 더 정확한 예측과 더 나은 일반화로 이어질 수 있습니다.

기술연구소

기능 공학은 기계 학습 알고리즘에 대한 의미있는 입력으로 원료를 변환합니다. 그것은 누락 된 값, 인코딩 categorical 변수, 및 수치를 스케일링과 같은 프로세스를 포함합니다. Proper 기능 공학은 모델을 더 효과적으로 학습하는 데 도움이됩니다.

기능 공학을 위한 실용적인 전략

실제 전략을 구현하면 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 전략은 가장 관련 변수를 선택하고 치수를 줄입니다.

새로운 기능 만들기

기존 데이터의 새로운 기능을 생성하면 숨겨진 패턴을 알 수 있습니다. 예를 들어, 기능, 추출 날짜 구성 요소, 또는 계산 비율을 결합합니다.

기능 선택

가장 관련 기능을 선택하면 소음을 줄이고 모델 효율성을 향상시킵니다. 반복적인 기능 제거 및 기능 중요성 점수와 같은 기술이이 이 과정에서 도움을줍니다.

도구 및 기술

다양한 도구는 소프트웨어 라이브러리 및 알고리즘을 포함한 기능을 엔지니어링합니다. 이 도구를 사용하여 프로세스의 부품을 자동화하고 일관성을 보장합니다.

  • 스카이키트
  • 팬더
  • 기능공구
  • Principal 구성 요소 분석 (PCA)