Het belang van feature-engineering bij machinaal leren

Bijgewerkt op June 22, 2024 2 Minuten lezen

Feature engineering is het proces waarbij nieuwe functies worden gecreëerd of bestaande wordt gewijzigd op basis van onbewerkte gegevens om de prestaties van machine learning-modellen te verbeteren. Het is een cruciaal aspect omdat de kwaliteit en relevantie van kenmerken 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 functies kunnen patronen en relaties binnen de gegevens benadrukken die anders moeilijk te leren zijn voor het model. Dit leidt tot een betere voorspellende nauwkeurigheid.

• Gereduceerde overfitting: feature-engineering kan helpen bij het verminderen van overfitting door het model te voorzien van betekenisvollere en algemenere representaties van de gegevens.

• Vereenvoudiging en interpreteerbaarheid: technische functies kunnen complexe relaties binnen de gegevens vereenvoudigen, waardoor het model beter interpreteerbaar en begrijpelijker wordt.

Voorbeeld van algemene technieken die worden gebruikt bij feature-engineering

• Imputatie: omgaan met ontbrekende waarden door ze te imputeren met statistische maatstaven zoals gemiddelde, mediaan of modus.

• One-Hot Encoding: categorische variabelen omzetten in binaire vectoren, waardoor modellen categorische gegevens kunnen begrijpen en verwerken.

• Functieschaling: het normaliseren of standaardiseren van numerieke functies op een vergelijkbare schaal, waardoor wordt voorkomen dat bepaalde functies domineren vanwege hun grotere omvang.

• Polynomiale kenmerken: het genereren van nieuwe kenmerken door bestaande kenmerken naar een hoger niveau te tillen, waarbij niet-lineaire relaties worden vastgelegd.

• Kenmerkselectie: 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 Discretisatie: Doorlopende numerieke kenmerken groeperen in bakken of categorieën, waardoor complexe relaties worden vereenvoudigd.

• Functiekruisen/interacties: nieuwe functies creëren door bestaande functies te combineren of met elkaar te laten communiceren om interacties daartussen vast te leggen.

• Functietransformatie: het toepassen van wiskundige transformaties zoals logaritmen of vierkantswortels om de gegevens normaler verdeeld te maken of scheefheid te verminderen.

• Text Feature Engineering: technieken zoals TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), woordinsluitingen of n-grammen om tekstuele gegevens effectief weer te geven.

• Tijdelijke kenmerken: het extraheren van kenmerken uit tijdstempels, zoals dag van de week, maand of tijdsverschillen, die patronen gerelateerd aan tijd kunnen onthullen.

Voor elk probleem en elke dataset kan een andere benadering van feature-engineering nodig zijn. Deskundige domeinkennis 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 vergroten, waardoor het een fundamenteel onderdeel wordt van de machine learning-workflow.