Feature engineering er prosessen med å skape nye funksjoner eller endre eksisterende funksjoner fra rådata for å forbedre ytelsen til maskinlæringsmodeller. Det er et viktig aspekt fordi kvaliteten og relevansen til funksjonene har stor betydning for modellens evne til å lære mønstre og komme med nøyaktige prediksjoner.
Hvorfor det er viktig å utvikle funksjoner
-
Forbedret modellytelse: Velutviklede funksjoner kan synliggjøre mønstre og sammenhenger i dataene som det ellers kan være vanskelig for modellen å lære seg. Dette fører til bedre prediksjonsnøyaktighet.
-
Redusert overtilpasning: Feature engineering kan bidra til å redusere overtilpasning ved å gi modellen mer meningsfulle og generaliserte representasjoner av dataene.
-
Forenkling og tolkbarhet: Konstruerte funksjoner kan forenkle komplekse sammenhenger i dataene, noe som gjør modellen mer tolkbar og forståelig.
Eksempel på vanlige teknikker som brukes i Feature Engineering
-
Imputering: Håndtering av manglende verdier ved å imputere dem med statistiske mål som gjennomsnitt, median eller modus.
-
One-Hot-koding: Konvertering av kategoriske variabler til binære vektorer, slik at modeller kan forstå og behandle kategoriske data.
-
Skalering av funksjoner: Normalisering eller standardisering av numeriske funksjoner til en lignende skala, slik at visse funksjoner ikke dominerer på grunn av sin større størrelse.
-
Polynomiske funksjoner: Genererer nye funksjoner ved å heve eksisterende funksjoner til høyere potenser, og fanger opp ikke-lineære sammenhenger.
-
Valg av funksjoner: Valg av de mest relevante funksjonene og utelukkelse av mindre informative funksjoner for å redusere dimensjonalitet og støy i dataene.
-
Inndeling i kategorier eller diskresjon: Gruppering av kontinuerlige numeriske egenskaper i kategorier, noe som forenkler komplekse sammenhenger.
-
Funksjonskryss/interaksjoner: Opprette nye funksjoner ved å kombinere eller samhandle eksisterende funksjoner for å fange opp interaksjoner mellom dem.
-
Funksjonstransformasjon: Bruk av matematiske transformasjoner som logaritmer eller kvadratrøtter for å gjøre dataene mer normalfordelte eller for å redusere skjevhet.
-
Konstruksjon av tekstfunksjoner: Teknikker som TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), word embeddings eller n-grams for å representere tekstdata effektivt.
-
Tidsmessige funksjoner: Utvinning av funksjoner fra tidsstempler, for eksempel ukedag, måned eller tidsforskjeller, som kan avsløre mønstre knyttet til tid.
Hvert problem og datasett kan kreve ulike tilnærminger til feature engineering. Ekspertenes domenekunnskap spiller ofte en avgjørende rolle når det gjelder å identifisere de mest effektive teknikkene for en spesifikk oppgave. Vellykket feature engineering kan forbedre en modells prediksjonsevne og generaliserbarhet betydelig, noe som gjør det til en grunnleggende del av arbeidsflyten for maskinlæring.
