Der Lebenszyklus von Characteristic Engineering: Von Rohdaten zu modellbereiten Eingaben

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In Datenwissenschaft und maschinellem Lernen sind Rohdaten selten für den direkten Verbrauch durch Algorithmen geeignet. Die Umwandlung dieser Daten in aussagekräftige, strukturierte Eingaben, aus denen Modelle lernen können, ist ein wesentlicher Schritt – dieser Prozess wird als bezeichnet als Characteristic Engineering. Characteristic Engineering kann sich auf die Modellleistung auswirken, manchmal sogar mehr als die Wahl des Algorithmus selbst.

In diesem Artikel werden wir die vollständige Reise des Characteristic Engineering durch die Rohdaten durchlaufen und mit Eingaben enden, die bereit sind, ein maschinelles Lernmodell zu trainieren.

Einführung in die Characteristic Engineering

Characteristic Engineering ist die Kunst und Wissenschaft, neue Variablen zu erstellen oder vorhandene von Rohdaten zu transformieren, um die Vorhersagekraft von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern. Es beinhaltet Domänenwissen, Kreativität und technische Fähigkeiten, um versteckte Muster und Beziehungen zu finden.

Warum ist Characteristic Engineering wichtig?

• Modellgenauigkeit verbessern: Durch das Erstellen von Funktionen, die Schlüsselmuster hervorheben, können Modelle bessere Vorhersagen machen.
• Modellkomplexität reduzieren: Intestine gestaltete Funktionen vereinfachen den Lernprozess, helfen Modellen, schneller zu trainieren und eine Überanpassung zu vermeiden.
• Interpretierbarkeit verbessern: Sinnvolle Funktionen erleichtern das Verständnis, wie ein Modell Entscheidungen trifft.

Rohdaten verstehen

Rohdaten enthalten Inkonsistenzen, Rauschen, fehlende Werte und irrelevante Particulars. Das Verständnis der Artwork, des Codecs und der Qualität der Rohdaten ist der erste Schritt in der Characteristic Engineering.

Zu den wichtigsten Aktivitäten in dieser Section gehören:

• Explorationsdatenanalyse (EDA): Verwenden Sie Visualisierungen und zusammenfassende Statistiken, um Verteilungen, Beziehungen und Anomalien zu verstehen.
• Datenprüfung: Identifizieren Sie Variablentypen (z. B. numerisch, kategorisch, textual content), prüfen Sie, ob fehlende oder inkonsistente Werte überprüft werden, und bewerten Sie die Gesamtdatenqualität.
• Domänenkontext verstehen: Erfahren Sie, was jedes Characteristic in realer Begriffe repräsentiert und wie es sich auf das Downside bezieht.

Datenreinigung und Vorverarbeitung

Sobald Sie Ihre Rohdaten verstanden haben, besteht der nächste Schritt darin, sie zu reinigen und zu organisieren. Dieser Prozess beseitigt Fehler und erstellt die Daten so, dass ein maschinelles Lernmodell sie verwenden kann.

Die wichtigsten Schritte sind:

• Umgang mit fehlenden Werten: Entscheiden Sie, ob Sie Datensätze mit fehlenden Daten entfernen oder diese mithilfe von Techniken wie mittlerer/medianer Imputation oder Vorwärts-/Rückwärtsfüllung füllen möchten.
• Erkennung und Behandlung: Identifizieren Sie excessive Werte mit statistischen Methoden (z. B. IQR, Z-Rating) und entscheiden Sie, ob Sie beschreiten, transformieren oder entfernen sollen.
• Entfernen von Duplikaten und Behebung von Fehlern: Beseitigen Sie doppelte Zeilen und korrekte Inkonsistenzen wie Tippfehler oder falsche Dateneinträge.

Erstellung von Funktionen

Die Erstellung von Merkmalen ist der Prozess, neue Funktionen aus vorhandenen Rohdaten zu generieren. Diese neuen Funktionen können ein maschinelles Lernen helfen, die Daten besser zu verstehen und genauere Vorhersagen zu treffen.

Zu den gemeinsamen Merkmalserstellungstechniken gehören:

• Funktionen kombinieren: Erstellen Sie neue Funktionen, indem Sie arithmetische Operationen (z. B. Summe, Differenz, Verhältnis, Produkt) auf vorhandene Variablen anwenden.
• Datums-/Zeitfunktionsextraktion: Leiten Sie Merkmale wie Wochentag, Monat, Viertel oder Tageszeit von Zeitstempelfeldern ab, um zeitliche Muster zu erfassen.
• Textfunktionsextraktion: Konvertieren Sie Textdaten mithilfe von Techniken wie Wortzahlen, TF-IDF oder Worteinbettungen in numerische Merkmale.
• Aggregationen und Gruppenstatistiken: Berechnen, Zählungen oder Summen, die nach Kategorien gruppiert sind, um Informationen zusammenzufassen.

Characteristic -Transformation

Die Characteristic -Transformation bezieht sich auf den Prozess der Konvertierung von Rohdatenmerkmalen in ein Format oder eine Darstellung, die besser für Algorithmen für maschinelles Lernen geeignet ist. Ziel ist es, die Leistung, Genauigkeit oder Interpretierbarkeit eines Modells zu verbessern.

Gemeinsame Transformationstechniken umfassen:

• Skalierung: Normalisieren Sie die Merkmalswerte mithilfe von Techniken wie Min-Max Skaling oder Standardisierung (Z-Rating), um sicherzustellen, dass alle Funktionen auf ähnlicher Skala liegen.
• Kodierende kategoriale Variablen: Konvertieren Sie Kategorien in numerische Werte mithilfe von Methoden wie einhöflicher Codierung, Beschriftungcodierung oder ordinaler Codierung.
• Logarithmische und Machtveränderungen: Anwenden Sie Protokoll-, Quadratwurzel- oder Field-Cox-Transformationen an, um die Schiefe zu reduzieren und die Varianz der numerischen Merkmale zu stabilisieren.
• Polynommerkmale: Erstellen Sie Begriffe mit Interaktion oder höherer Ordnung, um nichtlineare Beziehungen zwischen Variablen zu erfassen.
• Binning: Umwandeln Sie kontinuierliche Variablen in diskrete Intervalle oder Behälter, um Muster zu vereinfachen und Ausreißer zu verarbeiten.

Characteristic -Auswahl

Nicht alle konstruierten Funktionen verbessern die Modellleistung. Die Characteristic -Auswahl zielt darauf ab, die Dimensionalität zu verringern, die Interpretierbarkeit zu verbessern und eine Überanpassung zu vermeiden, indem die relevantesten Funktionen ausgewählt werden.

Ansätze umfassen:

• Filtermethoden: Verwenden Sie statistische Maßnahmen (z. B. Korrelation, Chi-Quadrat-Check, gegenseitige Informationen), um Merkmale unabhängig von jedem Modell zu rangieren und auszuwählen.
• Wrapper -Methoden: Bewerten Sie Characteristic -Teilmengen nach Schulungsmodellen in verschiedenen Kombinationen und wählen Sie die aus, die die beste Leistung ausführt (z. B. rekursive Merkmalsausscheidung).
• Eingebettete Methoden: Führen Sie die Characteristic -Auswahl während des Modelltrainings mithilfe von Techniken wie Lasso (L1 -Regularisierung) oder Entscheidungsbaumfunktionen Bedeutung durch.

Characteristic Engineering Automation und Instruments

Manuelles Handwerk kann zeitaufwändig sein. Moderne Instruments und Bibliotheken unterstützen die Automatisierung von Teilen des Characteristic Engineering -Lebenszyklus:

• Featuretools: Erzeugt automatisch Funktionen aus relationalen Datensätzen unter Verwendung einer Technik namens „Deep Characteristic -Synthese“.
• Automl Frameworks: Instruments wie Google Automl und H2O.ai enthalten automatisierte Characteristic -Engineering als Teil ihrer Pipelines für maschinelles Lernen.
• Datenvorbereitungswerkzeuge: Bibliotheken wie Pandas, Scikit-Be taught-Pipelines und Funken MLLIB vereinfachen die Datenreinigung und Transformationsaufgaben.

Greatest Practices in Characteristic Engineering

Das Befolgen etablierter Greatest Practices kann dazu beitragen, dass Ihre Funktionen informativ, zuverlässig und für Produktionsumgebungen geeignet sind:

• Nutzen Sie das Wissen des Domänens: Integrieren Sie Erkenntnisse von Experten, um Funktionen zu erstellen, die reale Phänomene und Geschäftsprioritäten widerspiegeln.
• Alles dokumentieren: Halten Sie klare und versionierte Dokumentation darüber, wie jede Funktion erstellt, transformiert und validiert wird.
• Automatisierung verwenden: Verwenden Sie Instruments wie Characteristic -Shops, Pipelines und automatisierte Characteristic -Auswahl, um die Konsistenz aufrechtzuerhalten und manuelle Fehler zu verringern.
• Stellen Sie eine konsistente Verarbeitung sicher: Wenden Sie die gleichen Vorverarbeitungstechniken während des Trainings und beim Einsatz an, um Diskrepanzen in Modelleingaben zu vermeiden.

Letzte Gedanken

Characteristic Engineering ist einer der wichtigsten Schritte bei der Entwicklung eines maschinellen Lernmodells. Es hilft chaotische, Rohdaten in saubere und nützliche Eingaben, die ein Modell verstehen und lernen kann. Durch die Reinigung der Daten, das Erstellen neuer Funktionen, die Auswahl der relevantesten und die Verwendung der entsprechenden Instruments können wir die Leistung unserer Modelle verbessern und genauere Ergebnisse erzielen.

Jayita Gulati ist ein Fanatic und technische Schriftsteller für maschinelles Lernen, der von ihrer Leidenschaft für den Aufbau maschineller Lernmodelle angetrieben wird. Sie hat einen Grasp -Abschluss in Informatik an der Universität von Liverpool.