Feature engineering is het proces van het creëren van nieuwe features of het aanpassen van bestaande features uit ruwe data om de prestaties van machine learning modellen te verbeteren. Het is een cruciaal aspect omdat de kwaliteit en relevantie van features een aanzienlijke invloed hebben op het vermogen van een model om patronen te leren en nauwkeurige voorspellingen te doen.
Waarom Feature Engineering belangrijk is
-
Verbeterde modelprestaties: Goed ontworpen kenmerken kunnen patronen en relaties in de gegevens benadrukken die anders moeilijk te leren zouden zijn voor het model. Dit leidt tot een betere voorspellende nauwkeurigheid.
-
Minder overpassen: Feature engineering kan helpen bij het verminderen van overfitting door het model te voorzien van betekenisvollere en meer algemene representaties van de gegevens.
-
Vereenvoudiging en interpreteerbaarheid: Technische functies kunnen complexe relaties binnen de gegevens vereenvoudigen, waardoor het model beter te interpreteren en te begrijpen is.
Voorbeeld van veelgebruikte technieken in Feature Engineering
-
Imputatie: Omgaan met ontbrekende waarden door ze toe te rekenen met statistische maatstaven zoals gemiddelde, mediaan of modus.
-
One-Hot codering: Het omzetten van categorische variabelen in binaire vectoren, waardoor modellen categorische gegevens kunnen begrijpen en verwerken.
-
Kenmerken schalen: Het normaliseren of standaardiseren van numerieke kenmerken naar een vergelijkbare schaal, om te voorkomen dat bepaalde kenmerken domineren door hun grotere omvang.
-
Polynomiale kenmerken: Nieuwe kenmerken genereren door bestaande kenmerken naar hogere machten te verheffen, waardoor niet-lineaire relaties worden vastgelegd.
-
Selectie van kenmerken: Het kiezen van de meest relevante kenmerken en het weglaten van minder informatieve kenmerken om de dimensionaliteit en ruis in de gegevens te verminderen.
-
Binning of discretisering: Het groeperen van continue numerieke kenmerken in bins of categorieën, waardoor complexe relaties worden vereenvoudigd.
-
Kenmerken kruisen/interacties: Nieuwe functies creëren door bestaande functies te combineren of op elkaar te laten inwerken om interacties tussen deze functies vast te leggen.
-
Eigenschapstransformatie: Het toepassen van wiskundige transformaties zoals logaritmen of vierkantswortels om de gegevens normaler te verdelen of om scheefheid te verminderen.
-
Tekstkenmerktechnologie: Technieken zoals TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), woordinbeddingen of n-grammen om tekstuele gegevens effectief te representeren.
-
Temporele kenmerken: Eigenschappen extraheren uit tijdstempels, zoals dag van de week, maand of tijdsverschillen, die patronen met betrekking tot tijd kunnen onthullen.
Elk probleem en elke dataset kan verschillende benaderingen van feature engineering vereisen. Domeinkennis van experts speelt vaak een cruciale rol bij het identificeren van de meest effectieve technieken voor een specifieke taak. Succesvolle feature engineering kan de voorspellende kracht en generaliseerbaarheid van een model aanzienlijk verbeteren, waardoor het een fundamenteel onderdeel wordt van de workflow van machinaal leren.
