L'importanza dell'ingegneria delle caratteristiche nell'apprendimento automatico

Aggiornato su September 02, 2024 2 minuti a leggere

L’ingegneria delle funzionalità è il processo di creazione di nuove funzionalità o di modifica di quelle esistenti da dati grezzi per migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning. È un aspetto critico perché la qualità e la pertinenza delle funzionalità influiscono in modo significativo sulla capacità di un modello di apprendere modelli e fare previsioni accurate.

Perché la progettazione delle funzionalità è importante

• Prestazioni del modello migliorate: funzionalità ben progettate possono evidenziare modelli e relazioni all’interno dei dati che altrimenti potrebbero essere difficili da apprendere per il modello. Ciò porta a una migliore accuratezza predittiva.

• Overfitting ridotto: l’ingegneria delle caratteristiche può aiutare a ridurre l’overfitting fornendo al modello rappresentazioni dei dati più significative e generalizzate.

• Semplificazione e interpretabilità: le funzionalità ingegnerizzate possono semplificare le relazioni complesse all’interno dei dati, rendendo il modello più interpretabile e comprensibile.

Esempio di tecniche comuni utilizzate nell’ingegneria delle caratteristiche

• Imputazione: gestione dei valori mancanti imputandoli con misure statistiche come media, mediana o moda.

• Codifica One-Hot: conversione di variabili categoriali in vettori binari, consentendo ai modelli di comprendere ed elaborare dati categorici.

• Ridimensionamento delle funzionalità: normalizzazione o standardizzazione delle funzionalità numeriche su una scala simile, impedendo che alcune funzionalità prevalgano a causa della loro grandezza maggiore.

• Caratteristiche polinomiali: generazione di nuove caratteristiche elevando le caratteristiche esistenti a potenze più elevate, acquisendo relazioni non lineari.

• Selezione delle funzionalità: scelta delle funzionalità più rilevanti ed eliminazione di quelle meno informative per ridurre dimensionalità e rumore nei dati.

• Binning o discretizzazione: raggruppamento di elementi numerici continui in contenitori o categorie, semplificando le relazioni complesse.

• Incroci di funzionalità/Interazioni: creazione di nuove funzionalità combinando o interagendo con quelle esistenti per acquisire interazioni tra di loro.

• Trasformazione delle funzionalità: applicazione di trasformazioni matematiche come logaritmi o radici quadrate per rendere i dati distribuiti in modo più normale o per ridurre l’asimmetria.

• Ingegneria delle caratteristiche del testo: tecniche come TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), incorporamenti di parole o n-grammi per rappresentare i dati testuali in modo efficace.

• Caratteristiche temporali: estrazione di caratteristiche dai timestamp, come il giorno della settimana, il mese o le differenze orarie, che possono rivelare modelli relativi al tempo.

Ogni problema e set di dati può richiedere approcci diversi per l’ingegnerizzazione delle funzionalità. La conoscenza del settore degli esperti svolge spesso un ruolo cruciale nell’identificazione delle tecniche più efficaci per un compito specifico. Un’ingegneria di funzionalità di successo può migliorare in modo significativo il potere predittivo e la generalizzabilità di un modello, rendendolo una parte fondamentale del flusso di lavoro di machine learning.