A engenharia de recursos é um aspecto vital do aprendizado de máquina que envolve o processo criativo e técnico de transformar dados em um formato que aprimora o desempenho do modelo. Ao criar os recursos certos, os profissionais de aprendizado de máquina e cientistas de dados podem desbloquear insights de conjuntos de dados brutos, impactando significativamente os resultados da análise preditiva.
O que é engenharia de recursos?
A engenharia de recursos abrange uma variedade de técnicas destinadas a converter dados brutos em recursos informativos que os algoritmos de aprendizado de máquina podem utilizar com eficiência. Envolve a seleção, modificação e criação cuidadosas de recursos que contribuem substancialmente para a eficácia geral dos modelos preditivos.
A importância da engenharia de recursos
A engenharia de recursos é crucial para melhorar a precisão e a confiabilidade dos modelos de aprendizado de máquina. Recursos de alta qualidade permitem que os algoritmos reconheçam padrões e correlações nos dados com mais eficácia. Quando feito corretamente, esse processo pode levar a previsões mais perspicazes e melhor tomada de decisão.
O processo de engenharia de recursos
A engenharia de recursos envolve várias etapas importantes que ajudam no desenvolvimento de um conjunto de recursos robustos.
Devive recursos
A etapa inicial envolve a análise dos dados existentes para identificar os principais atributos que serão relevantes para o modelo de aprendizado de máquina. A investigação de soluções anteriores pode fornecer informações sobre recursos eficazes.
Defina recursos
A fase de definição consiste em dois componentes principais:
Extração de recursos
Nesta etapa, os componentes de dados fundamentais são identificados e extraídos dos conjuntos de dados brutos. Esse processo garante que apenas as partes mais relevantes dos dados sejam utilizadas para análise.
Construção de recursos
Aqui, os recursos existentes são transformados ou combinados para criar novos recursos. Essa inovação pode aprimorar a capacidade do modelo de aprender com os padrões nos dados.
Selecione Recursos
Depois que os recursos são definidos, a seleção dos mais relevantes se torna essencial.
Seleção de recursos
Isso envolve a escolha do melhor subconjunto de recursos que melhorarão o desempenho do modelo sem introduzir ruído. O objetivo é aprimorar a interpretação do modelo e reduzir o excesso de ajuste.
Pontuação de recursos
Avaliar a contribuição de cada recurso permite que os cientistas de dados determinem quais recursos são mais benéficos para prever resultados. Essa pontuação garante que apenas os recursos mais impactantes sejam mantidos.
Avalie modelos
Após selecionar os recursos, a etapa final é avaliar o desempenho do modelo em dados invisíveis. Esta avaliação fornece um feedback valioso para refinar o processo de engenharia de recursos nas iterações subsequentes.
Técnicas em engenharia de recursos
Várias técnicas podem ser aplicadas durante o processo de engenharia de recursos para lidar com dados de maneira eficaz.
Imputação
As técnicas de imputação abordam os dados ausentes, permitindo um conjunto de dados completo necessário para o treinamento eficaz de modelos de aprendizado de máquina. Os métodos comuns envolvem a substituição de valores ausentes por média, mediana ou modo.
Codificação única
Essa técnica converte dados categóricos em uma forma numérica, tornando -os acessíveis para algoritmos de aprendizado de máquina. Representa cada categoria como um vetor binário, simplificando o processo de modelagem.
Saco de palavras
Na análise de texto, o saco de palavras abordagem conta as ocorrências de palavras, ajudando a classificar documentos com base na frequência dos termos. Isso é particularmente útil para análise de sentimentos e detecção de tópicos.
Engenharia de recursos automatizados
A utilização de estruturas que podem identificar automaticamente os recursos significativos economizam tempo e permitem que os cientistas de dados se concentrem em decisões estratégicas de alto nível, em vez de criar artesanato manual.
Binning
O binning organiza dados numéricos contínuos em categorias discretas, simplificando -os para análise e aprimorando a interpretação do modelo.
N-gramas
Os n-gramas são usados para previsão de sequência, especialmente em tarefas de processamento de idiomas, examinando seqüências contíguas de n itens de uma determinada amostra de texto ou fala.
Cruzes de características
Essa técnica combina recursos categóricos em um recurso singular, permitindo que o modelo capture interações que possam aumentar a precisão preditiva.
Bibliotecas e ferramentas para engenharia de recursos
Uma biblioteca notável em engenharia de recursos é o FeatureTools. Esta biblioteca é especializada na criação de recursos a partir de conjuntos de dados relacionados através da síntese de recursos profundos, que automatiza o processo de geração e extração de recursos.
Usar casos de engenharia de recursos
A engenharia de recursos possui inúmeras aplicações práticas, incluindo:
- Idades de computação desde datas de nascimento: Transformando informações de data para análises relacionadas à idade.
- Analisando contagens de retweets: Reunir métricas de interações nas mídias sociais.
- Contando frequências de palavras: Extraindo idéias de artigos de notícias para análise de tópicos.
- Extraindo dados de pixels: Utilizando dados de imagem para tarefas de aprendizado de máquina, como reconhecimento de objetos.
- Avaliando tendências de entrada de dados: Analisar dados do educador para informar estratégias educacionais.
Integrando o conhecimento de negócios na engenharia de recursos
A incorporação de experiência em domínio permite que os cientistas de dados derivem recursos significativos de dados históricos. Compreender padrões e fazer hipóteses informadas pode levar a previsões perspicazes sobre o comportamento do cliente, melhorando ainda mais os modelos de aprendizado de máquina.
Contexto de modelagem preditiva de engenharia de recursos
No domínio da modelagem preditiva, a engenharia eficaz dos recursos é crucial. Ajuda a estabelecer relações entre variáveis preditores e variáveis de resultado, estabelecendo as bases para modelos que levam a previsões robustas e insights acionáveis.
