Özel seçim ve mühendislik denetimli öğrenmede temel adımlardır. Model performansını geliştirmeye yardımcı olurlar, aşırı yüklemeye yardımcı olurlar ve eğitim süresini azaltır. Bu makale, seçme ve mühendis özellikleri etkin bir şekilde tartışmak için pratik yöntemler tartışır.

Özel Seçim Teknikleri

Özel seçim, veri setinden en alakalı özelliklerini seçmek içerir. Common teknikler filtre yöntemleri, sarma yöntemleri ve gömülü yöntemler içerir.

Filtre Yöntemleri

Filtre yöntemleri, korelasyon, chi-square veya karşılıklı bilgi gibi istatistiksel önlemlere dayanarak özellikleri değerlendirmektedir. Yüksek boyutlu veriler için sayısal ve uygun şekilde hesaplanabilirler.

Büks Yöntemleri

Farklı alt kümelerdeki eğitim modelleri tarafından özellikleri seçmek ve performanslarını değerlendirmek. Teknikler recursive özellik ortadan kaldırmak ve ileri / geri seçim içerir.

Gömülü Yöntemler

Model eğitimi sırasında özellik seçimi içeren gömülü yöntemler, Lasso ve karar ağacı bazlı önem önlemleri gibi düzenlileştirme teknikleri içerir.

Özel Mühendislik Stratejileri

Özel mühendislik, model öğrenmesini sağlayan anlamlı özelliklere ham verileri dönüştürür. Yeni özellikler, kategorik değişkenler ve sayısal verileri ölçeklendirmek içerir.

Yeni Özellikler Yaratmak Yeni Özellikler

Yeni özellikleri tanımlamak matematiksel kombinasyonlar, aggregations veya domain-spesifik dönüşümleri içerebilir. Bunlar verilerde gizli desenleri ortaya çıkarabilir.

Encoding Categorical Değişkenler

Kedili verileri sayısal formata dönüştürmek önemlidir. Ortak yöntemler bir-hot kodlama, etiket kodlama ve hedef kodlama içerir.

Numerical Data

Scaling, birçok algoritmaların fayda sağladığı karşılaştırılabilir ölçeklerdedir. Teknikler min-max ölçeklendirme ve standartlaştırma içerir.