L’ingénierie des fonctionnalités est un aspect vital de l’apprentissage automatique qui implique le processus créatif et technique de transformation des données en un format qui améliore les performances du modèle. En fabriquant les bonnes caractéristiques, les praticiens de l’apprentissage automatique et les scientifiques des données peuvent débloquer des informations à partir d’ensembles de données bruts, ce qui a un impact significatif sur les résultats d’analyse prédictive.
Qu’est-ce que l’ingénierie des fonctionnalités?
L’ingénierie des fonctionnalités englobe une variété de techniques visant à convertir les données brutes en fonctionnalités informatives que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent utiliser efficacement. Il implique la sélection, la modification et la création minutieuses de fonctionnalités qui contribuent considérablement à l’efficacité globale des modèles prédictifs.
L’importance de l’ingénierie des fonctionnalités
L’ingénierie des fonctionnalités est cruciale pour améliorer la précision et la fiabilité des modèles d’apprentissage automatique. Les fonctionnalités de haute qualité permettent aux algorithmes de reconnaître plus efficacement les modèles et les corrélations dans les données. Lorsqu’il est fait correctement, ce processus peut conduire à des prédictions plus perspicaces et à une meilleure prise de décision.
Le processus d’ingénierie des caractéristiques
L’ingénierie des fonctionnalités implique plusieurs étapes clés qui aident à développer un ensemble de fonctionnalités robuste.
Concevoir des fonctionnalités
L’étape initiale consiste à analyser les données existantes pour identifier les attributs clés qui seront pertinents pour le modèle d’apprentissage automatique. L’enquête sur les solutions précédentes peut donner un aperçu des fonctionnalités efficaces.
Définir les fonctionnalités
La phase de définition se compose de deux composantes principales:
Extraction de caractéristiques
Dans cette étape, les composants de données pivots sont identifiés et extraits des ensembles de données bruts. Ce processus garantit que seules les parties les plus pertinentes des données sont utilisées pour l’analyse.
Construction de caractéristiques
Ici, les fonctionnalités existantes sont transformées ou combinées pour créer de nouvelles fonctionnalités. Cette innovation peut améliorer la capacité du modèle à apprendre des modèles dans les données.
Sélectionner les fonctionnalités
Une fois les fonctionnalités définies, la sélection des plus pertinentes devient essentielle.
Sélection de fonctionnalités
Cela implique de choisir le meilleur sous-ensemble de fonctionnalités qui amélioreront les performances du modèle sans introduire de bruit. L’objectif est d’améliorer l’interprétation du modèle et de réduire le sur-ajustement.
Score des fonctionnalités
L’évaluation de la contribution de chaque fonctionnalité permet aux scientifiques des données de déterminer quelles fonctionnalités sont les plus bénéfiques pour prédire les résultats. Cette notation garantit que seules les caractéristiques les plus percutantes sont conservées.
Évaluer les modèles
Après avoir sélectionné des fonctionnalités, la dernière étape consiste à évaluer les performances du modèle sur les données invisibles. Cette évaluation fournit des commentaires précieux pour affiner le processus d’ingénierie des fonctionnalités dans les itérations ultérieures.
Techniques dans l’ingénierie des fonctionnalités
Diverses techniques peuvent être appliquées pendant le processus d’ingénierie des fonctionnalités pour gérer efficacement les données.
Imputation
Les techniques d’imputation abordent les données manquantes, permettant un ensemble de données complet nécessaire pour une formation efficace des modèles d’apprentissage automatique. Les méthodes courantes impliquent de remplacer les valeurs manquantes par la moyenne, la médiane ou le mode.
Codage à un hot
Cette technique convertit les données catégorielles en une forme numérique, ce qui la rend accessible aux algorithmes d’apprentissage automatique. Il représente chaque catégorie comme un vecteur binaire, simplifiant le processus de modélisation.
Sac de mots
Dans l’analyse de texte, l’approche du sac de mots compte les occurrences des mots, aidant à classer les documents en fonction de la fréquence des termes. Ceci est particulièrement utile pour l’analyse des sentiments et la détection des sujets.
Ingénierie des fonctionnalités automatisées
L’utilisation de cadres qui peut identifier automatiquement des fonctionnalités significatifs gagnent du temps et permet aux scientifiques des données de se concentrer sur des décisions stratégiques de haut niveau plutôt que sur l’artisanat des fonctionnalités manuelles.
Rabattement
Binning organise des données numériques continues en catégories discrètes, la simplifiant pour l’analyse et l’amélioration de l’interprétation du modèle.
N-grammes
Les N-grammes sont utilisés pour la prédiction des séquences, en particulier dans les tâches de traitement du langage, en examinant les séquences contiguës de n éléments d’un échantillon donné de texte ou de discours.
Croix de caractéristiques
Cette technique combine des caractéristiques catégorielles en une caractéristique singulière, permettant au modèle de capturer des interactions qui pourraient améliorer la précision prédictive.
Bibliothèques et outils pour l’ingénierie des fonctionnalités
Une bibliothèque notable dans l’ingénierie des fonctionnalités est Featuretools. Cette bibliothèque est spécialisée dans la création de fonctionnalités à partir de jeux de données connexes à une synthèse de fonctionnalités profondes, qui automatise le processus de génération et d’extraction des fonctionnalités.
Cas d’utilisation de l’ingénierie des fonctionnalités
Les fonctionnalités de l’ingénierie ont de nombreuses applications pratiques, notamment:
- Les âges informatiques à partir des dates de naissance: Transformer les informations de date pour les analyses liées à l’âge.
- Analyse du nombre de retweets: Rassemblage des mesures à partir des interactions sur les réseaux sociaux.
- Compter les fréquences de mots: Extraction des informations des articles de presse pour l’analyse du sujet.
- Extraction des données de pixels: Utilisation des données d’image pour les tâches d’apprentissage automatique comme la reconnaissance des objets.
- Évaluation des tendances d’entrée de données: Analyser les données de l’éducateur pour éclairer les stratégies éducatives.
Intégrer les connaissances commerciales dans l’ingénierie des fonctionnalités
L’intégration de l’expertise du domaine permet aux scientifiques des données de dériver des caractéristiques significatives des données historiques. Comprendre les modèles et faire des hypothèses éclairées peuvent conduire à des prédictions perspicaces sur le comportement des clients, améliorer davantage les modèles d’apprentissage automatique.
Contexte de modélisation prédictive de l’ingénierie des caractéristiques
Dans le domaine de la modélisation prédictive, l’ingénierie des caractéristiques efficace est cruciale. Il aide à établir des relations entre les variables prédictives et les variables de résultat, jetant les bases des modèles qui conduisent à des prédictions robustes et à des informations exploitables.
