테크놀로지는 모델 성능을 향상시키기 위해, 생성, 변환 및 선택 변수를 포함하는 기계 학습 프로세스의 중요한 단계입니다. 효과적인 기능 엔지니어링은 데이터에서 더 정확한 예측과 더 나은 통찰력을 이끌어 낼 수 있습니다. 이 문서는 기능 공학을 통해 모델을 향상시키기 위해 실질적인 전략을 탐구합니다.

기술연구소

특징 엔지니어링은 원시 데이터를 조작하여 언더리닝 문제를 더 잘 표현하는 의미 있는 기능을 만듭니다. 인코딩된 categorical 변수, 스케일링 수치 데이터와 같은 기술을 포함하고 기존의 것들에서 새로운 기능을 만듭니다.

기능 공학을 위한 실용적인 전략

효과적인 전략을 구현하는 것은 크게 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 아래는 일반적인 접근법입니다.

  • Handling Missing Data:]는 의미, 미디어, 또는 모드를 사용하여 누락된 값을 채우거나, 불완전한 레코드를 제거한다.
  • Categorical variables:] 는 숫자 형식으로 범주를 변환하는 원열 인코딩 또는 라벨 인코딩을 사용합니다.
  • 특수 확장:기능을 보장하기 위해 정상적인화 또는 표준화를 적용하는 것은 동일한 규모에 있습니다.
  • ]분해 기능:] 곱하기 또는 변수를 추가하는 것과 같은 관계를 캡처하는 두 가지 이상의 기능을 결합합니다.
  • 차원을 감소: PCA와 같은 기술을 사용하여 중요한 정보를 유지하면서 기능의 수를 줄일 수 있습니다.

기능 공학의 예

예를 들어 주택 가격 예측 모델에서 현재 연도에 내장 된 연도를 빼면 "Age of Property"와 같은 기능을 만드는 것은 귀중한 정보를 제공 할 수 있습니다. 마찬가지로, 날짜를 일주일 또는 월의 일로 변환하면 계절 패턴을 알 수 있습니다.

분류 작업에서 인코딩 categorical 변수와 같은 "색상"또는 "유형" 수치 형식으로 알고리즘을 효과적으로 해석하는 데 도움이됩니다. "크기 x 가격"과 같은 상호 작용 기능을 사용하여 숨겨진 관계를 발견 할 수 있습니다.