L'ingegneria delle caratteristiche è il processo di creazione di nuove caratteristiche o di modifica di quelle esistenti a partire dai dati grezzi per migliorare le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico. Si tratta di un aspetto critico, perché la qualità e la rilevanza delle caratteristiche influiscono in modo significativo sulla capacità di un modello di apprendere modelli e fare previsioni accurate.
Perché il Feature Engineering è importante
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Miglioramento delle prestazioni del modello: Le caratteristiche ben congegnate possono evidenziare schemi e relazioni all'interno dei dati che altrimenti potrebbero essere difficili da apprendere per il modello. Questo porta a una migliore accuratezza predittiva.
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Riduzione dell'overfitting: L'ingegneria delle caratteristiche può contribuire a ridurre l'overfitting, fornendo al modello rappresentazioni più significative e generalizzate dei dati.
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Semplificazione e interpretabilità: Le caratteristiche ingegneristiche possono semplificare le relazioni complesse all'interno dei dati, rendendo il modello più interpretabile e comprensibile.
Esempi di tecniche comuni utilizzate nell'ingegneria delle caratteristiche
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Imputazione: Gestire i valori mancanti imputandoli con misure statistiche come la media, la mediana o la modalità.
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Codifica One-Hot: Conversione di variabili categoriche in vettori binari, che consente ai modelli di comprendere ed elaborare dati categorici.
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Scala delle caratteristiche: Normalizzazione o standardizzazione delle caratteristiche numeriche su una scala simile, per evitare che alcune caratteristiche dominino a causa della loro maggiore grandezza.
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Caratteristiche polinomiali: Generazione di nuove caratteristiche elevando le caratteristiche esistenti a potenze più elevate, per catturare relazioni non lineari.
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Selezione delle caratteristiche: Scelta delle caratteristiche più rilevanti e scarto di quelle meno informative per ridurre la dimensionalità e il rumore nei dati.
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Binning o Discretizzazione: Raggruppamento di caratteristiche numeriche continue in bins o categorie, che semplifica le relazioni complesse.
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Incroci/interazioni di caratteristiche: Creare nuove caratteristiche combinando o facendo interagire quelle esistenti per catturare le interazioni tra di esse.
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Trasformazione delle caratteristiche: Applicazione di trasformazioni matematiche come logaritmi o radici quadrate per rendere i dati più normalmente distribuiti o per ridurre la skewness.
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Ingegneria delle caratteristiche del testo: Tecniche come TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), word embeddings o n-grammi per rappresentare efficacemente i dati testuali.
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Caratteristiche temporali: Estrazione di caratteristiche dai timestamp, come il giorno della settimana, il mese o le differenze di orario, che possono rivelare modelli legati al tempo.
Ogni problema e set di dati può richiedere approcci diversi all'ingegneria delle caratteristiche. La conoscenza del dominio degli esperti gioca spesso un ruolo cruciale nell'identificare le tecniche più efficaci per un compito specifico. Un'ingegneria delle caratteristiche di successo può migliorare in modo significativo il potere predittivo e la generalizzabilità di un modello, rendendolo una parte fondamentale del flusso di lavoro dell'apprendimento automatico.
