В последние годы наука о данных стала модным словом, и на то есть веские причины. Популярность этой области резко возросла из-за огромного количества данных, генерируемых каждый день, и растущего спроса на идеи и прогнозы, которые можно извлечь из этих данных. Однако наука о данных заключается не только в том, чтобы иметь много данных, но и в том, как их эффективно обрабатывать и анализировать. Здесь в игру вступает разработка функций.

Что такое разработка функций?

Разработка функций — это процесс создания новых функций или изменения существующих для повышения производительности модели машинного обучения. Характеристики — это просто переменные или измерения, которые представляют интересующий объект или событие. В науке о данных функции используются в качестве входных данных для обучения моделей машинного обучения для прогнозирования или классификации данных. Целью разработки признаков является создание признаков, которые представляют лежащие в основе закономерности в данных и полезны для точных прогнозов.

Почему разработка функций важна?

Разработка признаков — один из наиболее важных этапов процесса обработки данных, который может оказать существенное влияние на производительность модели машинного обучения. Качество используемых вами функций может как улучшить, так и разрушить вашу модель. Функции низкого качества могут привести к переподгонке, недостаточной подгонке или просто к снижению производительности, в то время как хорошо спроектированные функции могут значительно повысить точность ваших прогнозов.

Кроме того, разработка признаков часто представляет собой творческий процесс, требующий использования знаний предметной области и интуиции. Например, если вы строите модель для прогнозирования цены дома, вы можете включить в нее такие характеристики, как количество комнат, площадь в квадратных футах и ​​возраст дома. Однако вы также можете рассмотреть более сложные характеристики, такие как близость к школам, больницам и общественному транспорту, которые также могут повлиять на цену. Используя знание предметной области и интуицию для создания функций, вы можете обнаружить закономерности в данных, которые могли быть неочевидны сразу.

Как проектировать функции?

Разработка функций — это многоэтапный процесс, который включает преобразование необработанных данных в полезные функции. Процесс можно разбить на следующие этапы:

1. Выбор функций. Первым шагом в разработке функций является выбор функций, которые наиболее важны для вашей проблемы. Это может включать удаление функций, которые являются избыточными или мало влияют на целевую переменную.

2. Преобразование функций: после того, как вы выбрали соответствующие функции, вам нужно будет преобразовать их в формат, который может использоваться вашим алгоритмом машинного обучения. Это может включать нормализацию данных, кодирование категориальных переменных или масштабирование данных.

3. Создание функций: после преобразования соответствующих функций вы можете захотеть создать новые функции, которые собирают дополнительную информацию о данных. Например, вы можете захотеть создать условия взаимодействия между двумя или более функциями или получить новые функции из существующих.

4. Выбор функций. После создания новых функций вы можете повторить процесс выбора функций, чтобы удалить все избыточные или ненужные функции. Эти шаги можно повторять несколько раз, чтобы постоянно улучшать качество функций, используемых вашей моделью машинного обучения.

В заключение, проектирование признаков — это важный шаг в процессе обработки данных, который может оказать существенное влияние на производительность ваших моделей машинного обучения. Преобразовывая необработанные данные в полезные функции, вы можете раскрыть всю мощь науки о данных и делать точные прогнозы. Если вы хотите преуспеть в науке о данных, важно хорошо разбираться в разработке функций, а также в доступных вам инструментах и ​​методах.