기능 추출은 의미있는 기능으로 원료 데이터를 변환하는 기계 학습의 중요한 단계입니다. 그러나, 선행자는 종종 모델 성능에 영향을 줄 수있는 일반적인 pitfalls를 만났습니다. 이러한 문제를 인식하고 효과적인 전략을 적용하면 훨씬 더 많은 결과를 향상시킬 수 있습니다.

기능 적출에 있는 일반적인 Pitfalls

수많은 실수가 자신의 재발을 이해하지 않고 기능을 선택. 이것은 소음을 도입하고 모델 정확도를 감소 높은 차원 데이터로 이어질 수 있습니다. 또 다른 문제는 데이터 누설이며, 테스트 세트의 정보는 교육 프로세스에 영향을 미칩니다. 과도한 낙관적 인 성능 추정에 따라 결과.

이 도전을 극복하기 위해 전략

Principal Component Analysis (PCA)와 같은 도메인 지식과 통계 방법을 상관 관계 분석 또는 기능 중요 점수와 같은 주소로 변경하십시오. Principal Component Analysis (PCA)와 같은 직원 기술은 차원을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 데이터 누설을 방지하기 위해, 기능 추출은 교육 및 테스트 데이터 세트에 별도로 수행됩니다.

기능 적출에 대한 모범 사례

  • 선택 기능의 앞에 데이터와 그 맥락을 이해합니다.
  • 기능의 중요성을 평가하기 위해 크로스 유효성을 사용합니다.
  • 정상적인화 또는 scaling을 적용하여 기능의 비교가 가능할 수 있습니다.
  • 문서는 재현성에 대한 기능 추출 프로세스입니다.