Kỹ thuật tính năng là quá trình tạo ra các tính năng mới hoặc sửa đổi các tính năng hiện có từ dữ liệu thô để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy. Đây là một khía cạnh quan trọng vì chất lượng và mức độ liên quan của các tính năng ảnh hưởng đáng kể đến khả năng tìm hiểu các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác của mô hình.
Tại sao Kỹ thuật tính năng lại quan trọng
-
Cải thiện hiệu suất của mô hình: Các tính năng được thiết kế tốt có thể làm nổi bật các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà mô hình có thể gặp khó khăn trong việc tìm hiểu. Điều này dẫn đến độ chính xác dự đoán tốt hơn.
-
Giảm quá mức: Kỹ thuật tính năng có thể giúp giảm quá mức bằng cách cung cấp cho mô hình các cách trình bày dữ liệu tổng quát và có ý nghĩa hơn.
-
Đơn giản hóa và dễ hiểu: Các tính năng được thiết kế có thể đơn giản hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu, làm cho mô hình trở nên dễ hiểu và dễ hiểu hơn.
Ví dụ về các kỹ thuật phổ biến được sử dụng trong Kỹ thuật tính năng
-
Quyết định: Xử lý các giá trị bị thiếu bằng cách quy kết chúng bằng các biện pháp thống kê như giá trị trung bình, trung vị hoặc mốt.
-
Mã hóa một lần: Chuyển đổi các biến phân loại thành vectơ nhị phân, cho phép các mô hình hiểu và xử lý dữ liệu phân loại.
-
Tỷ lệ tính năng: Chuẩn hóa hoặc tiêu chuẩn hóa các tính năng số theo tỷ lệ tương tự, ngăn chặn một số tính năng nhất định chiếm ưu thế do cường độ lớn hơn của chúng.
-
Tính năng đa thức: Tạo các tính năng mới bằng cách nâng cấp tính năng hiện có lên lũy thừa cao hơn, nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến tính.
-
Lựa chọn tính năng: Chọn các tính năng phù hợp nhất và loại bỏ những tính năng ít thông tin hơn để giảm tính chiều và nhiễu trong dữ liệu.
-
Gộp hoặc rời rạc: Nhóm các đối tượng số liên tục thành các thùng hoặc danh mục, đơn giản hóa các mối quan hệ phức tạp.
-
Kết hợp/Tương tác tính năng: Tạo các tính năng mới bằng cách kết hợp hoặc tương tác với các tính năng hiện có để nắm bắt các tương tác giữa chúng.
-
Chuyển đổi tính năng: Áp dụng các phép biến đổi toán học như logarit hoặc căn bậc hai để làm cho dữ liệu được phân phối bình thường hơn hoặc để giảm độ lệch.
-
Kỹ thuật tính năng văn bản: Các kỹ thuật như TF-IDF (Tần số nghịch đảo tần số thuật ngữ), nhúng từ hoặc n-gram để thể hiện dữ liệu văn bản một cách hiệu quả.
-
Tính năng tạm thời: Trích xuất các tính năng từ dấu thời gian, chẳng hạn như ngày trong tuần, tháng hoặc chênh lệch thời gian, có thể tiết lộ các mẫu liên quan đến thời gian.
Mỗi vấn đề và tập dữ liệu có thể yêu cầu các cách tiếp cận khác nhau đối với kỹ thuật tính năng. Kiến thức chuyên môn thường đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các kỹ thuật hiệu quả nhất cho một nhiệm vụ cụ thể. Kỹ thuật tính năng thành công có thể nâng cao đáng kể khả năng dự đoán và khả năng khái quát hóa của mô hình, khiến nó trở thành một phần cơ bản của quy trình học máy.
