Funksjonsvalg og ingeniørfag er viktige skritt i overvåket læring. De bidrar til å forbedre modellytelse, redusere overfitting og redusere treningstid. Denne artikkelen diskuterer praktiske metoder for å velge og ingeniør funksjoner effektivt.

Funksjonsvalgteknikker

Utvalget av funksjoner innebærer å velge de mest relevante funksjonene fra datasettet. Vanlige teknikker inkluderer filtermetoder, wrapper metoder og innebygde metoder.

Filtrermetoder

Filtermetoder evaluerer funksjoner basert på statistiske tiltak som korrelasjon, chi-kvadra eller gjensidig informasjon. De er beregningsmessig effektive og egnet for høydimensjonale data.

Ompakningsmetoder

Ompakningsmetoder velger funksjoner ved å trene modeller på ulike undergrupper og evaluere ytelsen. Teknikker inkluderer rekursiv fjerning av funksjoner og videre/bakover utvalg.

Innbyggede metoder

Innbyggede metoder inkluderer funksjonsvalg under modelltrening. Eksempler inkluderer regulasjonsteknikker som Lasso og beslutningstrebaserte viktige tiltak.

Funksjon Ingeniørfag

Funksjonsingeniør gjør rådata til meningsfulle funksjoner som forbedrer modelllæring. Det inkluderer å skape nye funksjoner, koding kategoriske variabler og skalering numeriske data.

Opprette nye funksjoner

Opprette nye funksjoner kan involvere matematiske kombinasjoner, sammenslåinger eller domenespesifikke transformasjoner. Disse kan avsløre skjulte mønstre i dataene.

Koding Kategorisvariabler

Konvertering av kategoriserte data til numerisk format er avgjørende. Vanlige metoder inkluderer en-hot-koding, etikett-koding og målkoding.

Skalering av numeriske data

Skalering sikrer at funksjonene er på sammenlignbare skalaer, som fordeler mange algoritmer. Teknikker inkluderer min-maks skalering og standardisering.