기능 엔지니어링: 최고의 가이드

특성 엔지니어링
기능 엔지니어링은 원시 데이터를기능이라고 알려진 여러 속성을 가진 보다 효과적인 입력 세트로 변환하는 기계 학습의 전처리 단계로 설명됩니다.

머신러닝 모델의 성공은 모델을 훈련하는 데 사용되는 기능의 품질에 크게 좌우됩니다. 기능 엔지니어링에는 기존 기능을 결합하거나 변환하여 새로운 기능을 생성할 수 있는 일련의 기술이 포함됩니다. 이러한 기술은 데이터에서 가장 중요한 패턴과 관계를 강조하는 데 도움이 되며, 이는 결국 기계 학습 모델이 데이터에서 더 효과적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.

특성 공학의 핵심 기술
기능 엔지니어링은 두 가지 주요 단계로 분류될 수 있습니다.

1. 데이터 전처리

2. 비즈니스 이해(도메인 지식)

데이터 전처리
이는 일반적으로 기능 엔지니어링의 한 단계이며 현재 기계 언어 요구 사항에 맞게 데이터를 준비하고 조작하는 작업이 포함됩니다. 그 중에는 다양한 기술이 사용됩니다.

• 대체(평균, 중앙값, 모드)와 같은 기술을 사용하거나 기본적으로 누락된 값을 처리하는 알고리즘을 사용할 수 있는 누락된 값 처리

• 원-핫 인코딩, 레이블 인코딩, 대상 인코딩과 같은 일반적인 방법을 사용하여 대부분의 알고리즘에 대해 범주형 데이터를 숫자 형식으로 변환해야 하는 범주형 변수 인코딩

• 스케일링 기능을 통해 모델에 동일하게 기여하는 스케일링 및 정규화. 기술에는 표준화(z-점수)가 포함됩니다

• 기존 기능을 결합하여 새로운 기능을 생성하여 데이터와 복잡한 관계를 생성하는 기능 상호 작용 및 기능 생성

• PCA(주성분 분석) 또는 t-SNE와 같은 기술을 사용하여 가장 중요한 정보를 유지하면서 기능 수를 줄이는 차원 축소입니다.

• EDA는 특성 추출에도 활용될 수 있으며 일반적으로 특성 추출의 전조입니다.

도메인 지식
도메인 지식은 특정 분야나 산업에 대한 이해와 전문성을 말합니다. 기능 엔지니어링에서는 모델 성능을 향상할 수 있는 의미 있는 기능을 만들기 위해 데이터의 컨텍스트와 관계에 대한 통찰력과 이해를 적용하는 것이 포함됩니다.

당면 문제와 관련된 기능을 식별하고 데이터 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

위 내용은 기능 엔지니어링: 최고의 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!