功能工程

功能工程是机器学习的重要方面，涉及将数据转换为增强模型性能的格式的创造性和技术过程。通过制定正确的功能，机器学习从业人员和数据科学家都可以从RAW数据集中解锁见解，从而显着影响预测分析结果。

什么是功能工程？

功能工程包括各种旨在将原始数据转换为机器学习算法可以有效利用的信息功能的技术。它涉及对特征的仔细选择，修改和创建，这些功能对预测模型的总体疗效产生了重大贡献。

功能工程的重要性

功能工程对于提高机器学习模型的准确性和可靠性至关重要。高质量的功能使算法可以更有效地识别数据中的模式和相关性。正确完成后，此过程可能会导致更有见地的预测和更好的决策。

功能工程的过程

功能工程涉及几个关键步骤，有助于开发可靠的功能集。

设计功能

初始步骤涉及分析现有数据以确定与机器学习模型相关的关键属性。研究以前的解决方案可以提供有关有效功能的见解。

定义功能

定义阶段由两个主要组成部分组成：

特征提取

在此步骤中，从RAW数据集中识别并提取关键数据组件。此过程确保只有数据中最相关的部分用于分析。

功能构造

在这里，现有功能被转换或组合以创建新功能。这项创新可以增强模型从数据中的模式中学习的能力。

选择功能

一旦定义了功能，选择最相关的功能就将变得必不可少。

功能选择

这涉及选择最佳的功能子集，这些功能将在不引入噪声的情况下改善模型性能。目的是增强模型的解释并减少过度拟合。

功能评分

评估每个功能的贡献允许数据科学家确定哪些特征对于预测结果最有益。该评分确保只保留最有影响力的功能。

评估模型

选择功能后，最后一步是评估看不见数据的模型性能。该评估为在随后的迭代中完善功能工程过程提供了宝贵的反馈。

功能工程技术

在功能工程过程中，可以应用各种技术来有效处理数据。

插补

插补技术解决丢失的数据，从而有效地培训了机器学习模型所需的完整数据集。通用方法涉及用均值，中位数或模式替换缺失值。

单速编码

该技术将分类数据转换为数值形式，使其可用于机器学习算法。它将每个类别表示为二进制向量，从而简化了建模过程。

一袋单词

在文本分析中，单词袋方法计数单词出现，有助于根据术语的频率对文档进行分类。这对于情感分析和主题检测特别有用。

自动化功能工程

利用可以自动识别重要功能的框架可以节省时间，并允许数据科学家专注于高级战略决策，而不是手动特征制作。

binning

Binning将连续的数值数据组织到离散类别中，简化它以进行分析和增强模型解释。

n-grams

n-gram用于序列预测，尤其是在语言处理任务中，通过检查给定文本或语音样本的n个项目的连续序列。

特征十字架

该技术将分类特征组合为一个单数特征，从而允许模型捕获可以提高预测精度的相互作用。

图书馆和功能工程工具

功能工程中的一个值得注意的库是特色。该库专门通过深度功能合成从相关数据集创建功能，该功能可以自动化特征生成和提取过程。

功能工程的用例

功能工程具有许多实际应用，包括：

• 从出生日期开始计算年龄： 转换与年龄相关分析的日期信息。
• 分析转发的计数： 从社交媒体互动中收集指标。
• 计数单词频率： 从新闻文章中提取见解以进行主题分析。
• 提取像素数据： 利用图像数据进行机器学习任务，例如对象识别。
• 评估数据输入趋势： 分析教育工作数据以告知教育策略。

将业务知识整合到功能工程中

合并域专业知识使数据科学家可以从历史数据中得出有意义的特征。了解模式并提出明智的假设可以带来有关客户行为的有见地的预测，从而进一步增强了机器学习模型。

特征工程的预测建模上下文

在预测建模领域，有效的功能工程至关重要。它有助于在预测变量和结果变量之间建立关系，从而为导致强大预测和可行见解的模型奠定了基础。