Что такое разработка функций?
Разработка признаков — это процесс использования знаний предметной области для извлечения признаков из необработанных данных. эти функции можно использовать для повышения производительности алгоритмов машинного обучения.
Разработка функций — это процесс преобразования необработанных данных в значимые функции, которые можно использовать для повышения производительности моделей машинного обучения. Он включает в себя выбор, создание или преобразование переменных (признаков) в наборе данных для повышения их прогностической способности и захвата основных закономерностей и взаимосвязей в данных.
Типы разработки функций :-
- Преобразование признаков. Оно включает в себя применение математических или статистических преобразований к существующим признакам для нормализации данных, уменьшения асимметрии или для того, чтобы сделать их более подходящими для основных предположений модели.
Техники:-
масштабирование функций →
Обработка категориальных функций →
Математическое преобразование →
Обработка числовых функций →
Обработка смешанных переменных даты и времени →
Обработка отсутствующих данных →
обнаружение и удаление выбросов →
2. Построение признаков. Иногда существующие признаки могут неадекватно отражать базовые закономерности в данных. В таких случаях построение признаков включает в себя создание новых признаков путем комбинирования или манипулирования существующими, чтобы предоставить модели дополнительную информацию.
3. Выбор функций: этот процесс направлен на определение наиболее важных и информативных функций, которые вносят значительный вклад в прогностическую силу модели, при этом отбрасывая нерелевантные или избыточные. Это помогает уменьшить размерность, улучшить интерпретируемость модели и снизить риск переобучения.
4. Извлечение признаков: — В сценариях, где исходный набор данных содержит большое количество признаков или многомерных данных, используются методы извлечения признаков для получения сжатого представления, которое сохраняет наиболее релевантную информацию.
Техники:-
Анализ основных компонентов (АПК) →
Линейный дискриминантный анализ (LDA) →
t-SNE (встраивание t-распределенных стохастических соседей) →
Спасибо, что присоединились ко мне в этом исследовании разработки функций!
Я надеюсь, что этот блог дал вам прочную основу для понимания разработки функций и ее значения. Следите за новостями, чтобы не пропустить следующие статьи, в которых мы подробно рассмотрим каждый тип и метод, предоставив вам исчерпывающий набор инструментов для анализа данных и моделирования.
Спасибо, что присоединились ко мне в этом путешествии, и приготовьтесь еще глубже погрузиться в мир разработки функций!
