Līdzekļu inženierija ir jaunu līdzekļu izveides vai esošo pārveidošanas process no neapstrādātiem datiem, lai uzlabotu mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju. Tas ir būtisks aspekts, jo funkciju kvalitāte un atbilstība būtiski ietekmē modeļa spēju apgūt modeļus un veikt precīzas prognozes.
Kāpēc funkciju inženierija ir svarīga
- Uzlabota modeļa veiktspēja: labi izstrādātas funkcijas var izcelt datos modeļus un attiecības, kuras citādi modelim varētu būt grūti apgūt. Tas nodrošina labāku prognozēšanas precizitāti.
- Samazināta pārmērīga pielāgošana: funkciju inženierija var palīdzēt samazināt pārmērīgu pielāgošanu, nodrošinot modelim jēgpilnākus un vispārīgākus datu attēlojumus.
- Vienkāršošana un interpretējamība: izstrādātas funkcijas var vienkāršot sarežģītas attiecības datos, padarot modeli interpretējamāku un saprotamāku.
Iezīmju inženierijā izmantoto parasto metožu piemēri
-
Imputācija: trūkstošo vērtību apstrāde, imputējot tās ar statistikas mēriem, piemēram, vidējo, mediānu vai režīmu.
-
One-Hot Encoding: kategorisko mainīgo konvertēšana bināros vektoros, ļaujot modeļiem saprast un apstrādāt kategoriskos datus.
-
Funkciju mērogošana: skaitlisko pazīmju normalizēšana vai standartizēšana līdzīgā mērogā, neļaujot noteiktām funkcijām dominēt to lielākā apjoma dēļ.
-
Polinomu funkcijas: jaunu funkciju ģenerēšana, paaugstinot esošās funkcijas, iegūstot nelineāras attiecības.
-
Funkciju atlase: visatbilstošāko līdzekļu izvēle un mazāk informatīvo līdzekļu atmešana, lai samazinātu datu izmērus un trokšņus.
-
Binning vai diskretizācija: nepārtrauktu skaitlisku elementu grupēšana tvertnēs vai kategorijās, vienkāršojot sarežģītas attiecības.
- Funkciju krustojums/mijiedarbība: jaunu funkciju izveide, apvienojot vai mijiedarbojoties ar esošajām, lai fiksētu mijiedarbību starp tām.
-
Funkciju transformācija: matemātisku transformāciju, piemēram, logaritmu vai kvadrātsakņu, lietošana, lai padarītu datus normālāku vai samazinātu šķībumu.
-
Teksta funkciju izstrāde: tādas metodes kā TF-IDF (termiņa frekvences apgrieztā dokumenta frekvence), vārdu iegulšana vai n-grami, lai efektīvi attēlotu teksta datus.
-
Laika funkcijas: objektu izvilkšana no laikspiedoliem, piemēram, nedēļas diena, mēnesis vai laika atšķirības, kas var atklāt ar laiku saistītus modeļus.
Katrai problēmai un datu kopai var būt nepieciešama atšķirīga pieeja funkciju projektēšanai. Ekspertu zināšanām jomā bieži ir izšķiroša nozīme, nosakot visefektīvākās metodes konkrēta uzdevuma veikšanai. Veiksmīga funkciju izstrāde var ievērojami uzlabot modeļa prognozēšanas jaudu un vispārināmību, padarot to par mašīnmācīšanās darbplūsmas būtisku daļu.
