L’ingegneria delle caratteristiche è un aspetto vitale dell’apprendimento automatico che coinvolge il processo creativo e tecnico per trasformare i dati in un formato che migliora le prestazioni del modello. Elaborando le giuste caratteristiche, sia i professionisti dell’apprendimento automatico che i data scientist possono sbloccare approfondimenti da set di dati grezzi, influenzando significativamente i risultati di analisi predittiva.
Cos’è l’ingegneria delle caratteristiche?
L’ingegneria di funzionalità comprende una varietà di tecniche volte a convertire i dati grezzi in caratteristiche informative che gli algoritmi di apprendimento automatico possono utilizzare in modo efficiente. Implica un’attenta selezione, modifica e creazione di caratteristiche che contribuiscono sostanzialmente all’efficacia generale dei modelli predittivi.
L’importanza dell’ingegneria delle caratteristiche
L’ingegneria delle caratteristiche è cruciale per migliorare l’accuratezza e l’affidabilità dei modelli di apprendimento automatico. Le caratteristiche di alta qualità consentono agli algoritmi di riconoscere i modelli e le correlazioni nei dati in modo più efficace. Se fatto correttamente, questo processo può portare a previsioni più approfondite e un migliore processo decisionale.
Il processo di ingegneria delle caratteristiche
L’ingegneria delle funzionalità prevede diverse fasi chiave che aiutano a sviluppare un robusto set di funzionalità.
Elaborare le caratteristiche
Il passaggio iniziale prevede l’analisi dei dati esistenti per identificare gli attributi chiave che saranno rilevanti per il modello di apprendimento automatico. Lo studio delle soluzioni precedenti può fornire approfondimenti su caratteristiche efficaci.
Definire le caratteristiche
La fase di definizione è costituita da due componenti principali:
Estrazione delle caratteristiche
In questo passaggio, i componenti dei dati cardine vengono identificati ed estratti da set di dati grezzi. Questo processo garantisce che solo le parti più rilevanti dei dati siano utilizzate per l’analisi.
Costruzione di caratteristiche
Qui, le funzionalità esistenti vengono trasformate o combinate per creare nuove funzionalità. Questa innovazione può migliorare la capacità del modello di apprendere dai modelli nei dati.
Seleziona le funzionalità
Una volta definite le funzionalità, la selezione di quelle più rilevanti diventa essenziale.
Selezione delle caratteristiche
Ciò comporta la scelta del miglior sottoinsieme di funzionalità che miglioreranno le prestazioni del modello senza introdurre rumore. L’obiettivo è migliorare l’interpretazione del modello e ridurre eccessivamente l’adattamento.
Punteggio delle caratteristiche
La valutazione del contributo di ciascuna funzione consente ai data scientist di determinare quali caratteristiche sono più vantaggiose per la previsione dei risultati. Questo punteggio garantisce che vengano mantenute solo le caratteristiche di maggior impatto.
Valutare i modelli
Dopo aver selezionato le funzionalità, il passaggio finale è valutare le prestazioni del modello su dati invisibili. Questa valutazione fornisce preziosi feedback per raffinare il processo di ingegneria delle funzionalità nelle successive iterazioni.
Tecniche in ingegneria di funzionalità
Durante il processo di ingegneria delle funzionalità possono essere applicate varie tecniche per gestire efficacemente i dati.
Imputazione
Le tecniche di imputazione affrontano i dati mancanti, consentendo un set di dati completo necessario per una formazione efficace dei modelli di apprendimento automatico. I metodi comuni prevedono la sostituzione di valori mancanti con media, mediana o modalità.
Codifica one-hot
Questa tecnica converte i dati categorici in una forma numerica, rendendoli accessibili agli algoritmi di apprendimento automatico. Rappresenta ogni categoria come vettore binario, semplificando il processo di modellazione.
Sacchetto di parole
Nell’analisi del testo, l’approccio delle parole conta gli eventi di parole, aiutando a classificare i documenti in base alla frequenza dei termini. Ciò è particolarmente utile per l’analisi del sentimento e il rilevamento degli argomenti.
Ingegneria automatica delle caratteristiche
L’utilizzo di framework in grado di identificare automaticamente le funzionalità significative consente di risparmiare tempo e consente ai data scientist di concentrarsi su decisioni strategiche di alto livello piuttosto che su crafting delle caratteristiche manuali.
Binning
Binning organizza dati numerici continui in categorie discrete, semplificandoli per l’analisi e migliorando l’interpretazione del modello.
N-grammi
I n-grammi vengono utilizzati per la previsione della sequenza, in particolare nelle attività di elaborazione del linguaggio, esaminando sequenze contigue di n elementi da un determinato campione di testo o linguaggio.
Croci di caratteristiche
Questa tecnica combina caratteristiche categoriche in una caratteristica singolare, consentendo al modello di catturare interazioni che potrebbero migliorare l’accuratezza predittiva.
Biblioteche e strumenti per l’ingegneria di funzionalità
Una biblioteca notevole nell’ingegneria di funzionalità è FeatureTools. Questa libreria è specializzata nella creazione di funzionalità da set di dati correlati attraverso una sintesi di funzionalità profonde, che automatizza il processo di generazione e estrazione delle funzionalità.
Caso d’uso di ingegneria delle caratteristiche
L’ingegneria di funzionalità ha numerose applicazioni pratiche, tra cui:
- Età elaborate dalle date di nascita: Trasformare le informazioni sulla data per analisi legate all’età.
- Analisi dei conteggi dei retweet: Raccogliere metriche dalle interazioni sui social media.
- Contare le frequenze delle parole: Estrarre approfondimenti da articoli di notizie per l’analisi degli argomenti.
- Estrazione dei dati dei pixel: Utilizzo dei dati delle immagini per attività di apprendimento automatico come il riconoscimento degli oggetti.
- Valutazione delle tendenze di input dei dati: Analisi dei dati dell’educatore per informare le strategie educative.
Integrare le conoscenze aziendali nell’ingegneria delle caratteristiche
L’incorporazione delle competenze di dominio consente ai data scientist di derivare caratteristiche significative dai dati storici. Comprendere i modelli e fare ipotesi informate può portare a previsioni perspicaci sul comportamento dei clienti, migliorando ulteriormente i modelli di apprendimento automatico.
Contesto di modellazione predittiva dell’ingegneria delle caratteristiche
Nel regno della modellazione predittiva, l’ingegneria delle caratteristiche efficaci è cruciale. Aiuta a stabilire relazioni tra variabili predittive e variabili di risultato, gettando le basi per modelli che portano a solide previsioni e intuizioni attuabili.
