A importancia da enxeñaría de características na aprendizaxe automática

Actualizado en September 24, 2024 2 Minutos lidos

A enxeñaría de funcións é o proceso de creación de novas funcións ou de modificación das existentes a partir de datos brutos para mellorar o rendemento dos modelos de aprendizaxe automática. É un aspecto crítico porque a calidade e relevancia das funcións afectan significativamente a capacidade dun modelo para aprender patróns e facer predicións precisas.

Por que é importante a enxeñería de funcións

• Rendemento do modelo mellorado: as funcións ben deseñadas poden resaltar patróns e relacións dentro dos datos que, doutro xeito, poderían ser un reto para o modelo. Isto leva a unha mellor precisión preditiva.

• Sobreadaptación reducida: a enxeñaría de funcións pode axudar a reducir o sobreajuste proporcionando ao modelo representacións máis significativas e xeneralizadas dos datos.

• Simplificación e interpretabilidade: as funcións deseñadas poden simplificar relacións complexas dentro dos datos, facendo que o modelo sexa máis interpretable e comprensible.

Exemplo de técnicas comúns empregadas na enxeñaría de características

• Imputación: manexa os valores que faltan imputándoos con medidas estatísticas como a media, a mediana ou a moda.

• One-Hot Encoding: converte variables categóricas en vectores binarios, o que permite aos modelos comprender e procesar datos categóricos.

• Escala de características: normaliza ou estandariza características numéricas a unha escala similar, evitando que determinadas características dominen debido á súa maior magnitude.

• Características polinómicas: xerando novas características elevando as características existentes a maiores potencias, capturando relacións non lineais.

• Selección de funcións: escollendo as características máis relevantes e descartando outras menos informativas para reducir a dimensionalidade e o ruído dos datos.

• Binning ou Discretization: agrupando características numéricas continuas en bins ou categorías, simplificando relacións complexas.

• Cruces/Interaccións de funcións: crea novas funcións combinando ou interactuando as existentes para capturar as interaccións entre elas.

• Transformación de funcións: aplicando transformacións matemáticas como logaritmos ou raíces cadradas para que os datos se distribúan de forma máis normal ou para reducir a asimetría.

• Text Feature Engineering: técnicas como TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), incorporacións de palabras ou n-gramas para representar os datos textuais de forma eficaz.

• Características temporais: extrae funcións de marcas de tempo, como o día da semana, o mes ou as diferenzas horarias, que poden revelar patróns relacionados co tempo.

Cada problema e conxunto de datos pode requirir enfoques diferentes para a enxeñaría de características. O coñecemento do dominio experto a miúdo xoga un papel crucial na identificación das técnicas máis eficaces para unha tarefa específica. A enxeñería de funcións exitosa pode mellorar significativamente o poder preditivo e a xeneralización dun modelo, converténdoo nunha parte fundamental do fluxo de traballo de aprendizaxe automática.