기능 선택과 엔지니어링은 효과적인 기계 학습 모델을 구축하는 중요한 단계입니다. 그들은 가장 관련 데이터 기능을 선택하고 모델 성능을 향상시키기 위해 원료를 변환합니다. Proper 디자인 원칙은 더 정확한 예측과 더 나은 일반화로 이어질 수 있습니다.

기능 선택의 중요성

기능 선택은 과잉을 감소시키고 모델 해석성을 향상시킬 수 있는 데이터의 차원을 감소시킵니다. 관련 기능을 선택하면 모델이 가장 유익한 데이터 포인트에 초점을 맞추고 더 나은 성능으로 이끌어 낼 수 있습니다.

특징 공학의 원리

효과적인 기능 공학은 기존 데이터에서 새로운 기능을 생성하고, 적절하게 기능하고, categorical 변수를 인코딩합니다. 이 단계는 모델이 더 효율적으로 패턴을 학습하고 정확하게 학습하는 데 도움이됩니다.

디자인에 대한 모범 사례

  • 당신의 데이터를 이해: 분석 데이터 배포 및 관계.
  • ]관련 기능 선택: 재cursive 기능 제거와 같은 통계 테스트 또는 알고리즘을 사용합니다.
  • Transform data: Normalize, Scale, 또는 encode features as needed.
  • 이더레이트 및 유효성: 지속적으로 크로스 유효성 검사 기능 세트.