기능 공학은 효과적인 기계 학습 모델을 개발하는 데 중요한 단계입니다. 그것은 모델 정확도와 성능을 향상시키는 의미있는 기능으로 원료 데이터를 변환하는 것을 포함합니다. 이 문서는 기능 공학 프로세스를 강화하는 주요 전략을 탐구합니다.

Data에 대한 이해

도메인의 데이터는 데이터의 절대적인 이해를 돕는 것입니다. 데이터 배포 분석, 누락된 값을 식별하고, 적절한 기능 변환을 선택하여 결과를 감지하는 데 도움이 됩니다. 도메인 상황에 따라 도메인의 의미 있는 기능 생성도 안내합니다.

특징 변환 기술

Transformations는 기능과 대상 변수 사이의 관계를 향상시킬 수 있습니다. 일반적인 기술은 정상적인 변환, 표준화 및 로그를 포함합니다. 이러한 방법은 스쿠레드 데이터를 처리하고 기능을 보장하는 데 도움이되는 것은 유사성 스케일에 있습니다.

새로운 기능 만들기

기존 데이터의 새로운 기능을 생성하는 것은 숨겨진 패턴을 알 수 있습니다. 기술에는 다공성 기능, 상호 작용, 집계가 포함됩니다. 이 추가 기능은 복잡한 관계를 배우는 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다.

기능 선택

기능의 수를 감소 시키는 것은 과잉을 방지하고 모델 해석을 개선하는 데 도움이됩니다. 반복 기능 제거, 기능 중요성 점수 및 상관 관계 분석과 같은 방법은 가장 관련있는 기능을 선택하여 지원합니다.