기능 엔지니어링

소개

안녕하세요. 오늘은 특성 추출에 대해 알아보겠습니다. 다루기 힘든 주제인 것 같지만 이 글을 마치면서 최소한 기본 사항은 이해할 수 있기를 바랍니다.

위키피디아에 따르면 특성 공학은 데이터를 사용하여 훈련 세트에 포함되지 않은 새로운 변수를 만드는 기계 학습 방법입니다.
지도 학습과 비지도 학습 모두를 위한 새로운 기능을 생성할 수 있습니다.
모델의 정확성을 향상시키면서 데이터 변환을 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

특성공학 기법

1. 데이터 정리: 데이터를 정리하는 것입니다. 누락된 정보를 해결하고 오류를 수정하며 불일치를 제거합니다.
2. 데이터 변환: 이는 데이터를 재구성하거나 조정하는 것입니다. 예: 특정 범위에 맞도록 큰 숫자를 축소하거나 데이터를 정규화합니다. 중요한 요소는 데이터 의미를 변경하지 않고 이러한 변경을 수행하는 것입니다.
3. 특성 추출: 기존 데이터를 탐색하고 새로운 통찰력을 제공할 수 있는 새로운 특성을 만드는 곳입니다. 이렇게 하면 유용한 세부 정보를 잃지 않고 모델을 더 간단하고 빠르게 만들 수 있습니다.
4. 특징 선택: 목표 예측과 가장 밀접하게 관련된 데이터 조각을 선택하는 작업이 포함됩니다. 이렇게 하면 불필요한 정보가 제거되어 모델의 집중력이 높아집니다.
5. 기능 반복: 이 모든 것은 시행착오에 관한 것입니다. 특정 기능을 추가하거나 제거하고, 해당 기능이 모델에 미치는 영향을 테스트하고, 모델 성능을 향상시키는 기능을 유지하는 프로세스입니다.

머신러닝의 기능 유형

1. 수치적 특징: 이는 측정할 수 있고 본질적으로 간단하고 연속적인 숫자입니다. 예 : 나이.
2. 범주형 기능: 범주형입니다. 예, 눈 색깔.
3. 시계열 기능: 시간에 따라 기록되는 데이터입니다. 예; 주식.
4. 텍스트 기능: 단어나 텍스트로 만들어진 기능입니다. 예 : 고객 리뷰

결론
제가 용어를 잘 설명했으면 좋겠습니다. 이것이 이론적으로 초보자로서 알아야 할 몇 가지 사항이라고 생각합니다. 다음 번에는 기능 엔지니어링에 대해 좀 더 실용적인 용어로 다루겠습니다.
다음 시간까지!

위 내용은 기능 엔지니어링의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!