I maskininlärning är funktioner enskilda oberoende variabler som fungerar som en ingång i ditt system. När modellerna gör förutsägelser använder de faktiskt sådana funktioner för att göra förutsägelserna. Med hjälp av feature engineering-processen kan nya funktioner också erhållas från gamla funktioner i maskininlärning.
För att förstå på ett enklare sätt kan vi ta ett exempel där du kan betrakta en kolumn i din datamängd som en funktion, som också kallas ”variabler eller attribut”, och det större antalet funktioner kallas dimensioner. Och beroende på vad du försöker analysera kan de funktioner som du inkluderar i ditt dataset variera kraftigt.
Vad är Feature Engineering i maskininlärning?
Feature Engineering är processen där man använder sig av domänkunskaperna om datamaterialet för att skapa funktioner som gör att algoritmerna för maskininlärning fungerar korrekt. Om feature engineering utförs korrekt hjälper det till att förbättra förutsägelseförmågan hos algoritmer för maskininlärning genom att skapa funktioner med hjälp av rådata som underlättar processen för maskininlärning.
Varför Feature är viktigt i maskininlärning?
Funktioner i maskininlärning är mycket viktiga, eftersom det är att bygga upp block av datamängder, har kvaliteten på funktionerna i din datamängd en stor inverkan på kvaliteten på de insikter som du kommer att få när du använder datamängden för maskininlärning.
Hur som helst, beroende på de olika affärsproblemen i olika branscher är det inte nödvändigt att funktionerna ska vara samma funktioner, så här måste du verkligen förstå affärsmålet för ditt datavetenskapsprojekt.
Och å andra sidan, med hjälp av ”feature selection” och ”feature engineering” processen kan du förbättra kvaliteten på dina datamängders funktioner, vilket är en mycket tråkig och svår process. Om dessa tekniker fungerar bra kommer du att få ett optimalt dataset med alla viktiga funktioner som med hänsyn till ditt specifika affärsproblem leder till bästa möjliga modellutveckling och den mest fördelaktiga visuella uppfattningen.
Topps Metoder för val av egenskaper i ML:
- Universal Selection
- Feature Importance
- Correlation Matrix with Heatmap
Feature Engineering är den viktigaste delen av maskininlärning som gör skillnaden mellan en bra och en dålig modell. Det finns flera steg som ingår i feature engineering och de mest föredragna stegen anges nedan.
Steg för att göra Feature Engineering i ML:
- Samling av data
- Rengöring av data
- Feature Engineering
- Definiering av modell
- Träning &Testning av modellens förutsägelser
För att kunna utföra feature engineering inom maskininlärning behöver du dataexperter, som datavetare, eller anlita en ingenjör inom maskininlärning som kan förstå och utföra feature engineering-processen med rätt instruktioner. Cogito är ett av de företag som tillhandahåller anställnings- och rekryteringstjänster med outsourcing av datavetare och maskininlärningsingenjörer för in-house AI-utveckling eller för fjärrplatser enligt olika företags krav.
Källa
Utbildning & Testning av modellförutsägelser
För att utföra funktionsutveckling inom maskininlärning behöver du dataexperter som datavetare eller anlita maskininlärningsingenjörer som kan förstå och utföra funktionsutvecklingsprocessen med rätt instruktioner. Cogtio är ett av de företag som tillhandahåller anställnings- och rekryteringstjänster med outsourcing av datavetare och maskininlärningsingenjörer för in-house AI-utveckling eller för fjärrplatser enligt kraven från olika företag.