مهندسی ویژگی

Summarize this content to 400 words in Persian Lang مهندسی ویژگی شامل دستکاری مجموعه داده شما برای بهبود آموزش مدل یادگیری ماشین برای دقت بیشتر و عملکرد بهتر است. اساس مهندسی ویژگی، دانستن مشکل کسب و کار و منبع داده است. مهندسی ویژگی درک عمیق تری از داده های شما می دهد. این منجر به بینش های ارزشمندتری می شود. مهندسی ویژگی بخش ارزشمندی از علم داده است. این شامل تبدیل داده های خام به فرمت هایی است که عملکرد مدل را افزایش می دهد.

مراحل مربوط به مهندسی ویژگی
1. مجموعه داده را کاوش کنید – مجموعه داده و شکل آن را درک کنید.
2. داده های از دست رفته را مدیریت کنید – داده های از دست رفته را وارد یا حذف کنید.
3. متغیرها را رمزگذاری کنید – تبدیل متغیرهای دسته بندی به شکل عددی.
4. ویژگی های مقیاس – استاندارد و نرمال کردن ویژگی های عددی.
5. ایجاد ویژگی ها – با ترکیب ویژگی های موجود برای ثبت روابط، ویژگی جدید ایجاد کنید.
6. موارد پرت را کنترل کنید – شناسایی و رسیدگی به موارد پرت از طریق تغییر شکل داده ها یا برش.
7. عادی سازی – عادی سازی ویژگی ها و آوردن آنها به یک مقیاس مشترک.
8. Binning یا Discretization – تبدیل ویژگی های مداوم به سطل های گسسته برای گرفتن الگو.
9. پردازش داده ها را آزمایش کنید – نشانه گذاری، ریشه و حذف کلمات توقف.
10. ویژگی های سری زمانی – ویژگی های مبتنی بر زمان مربوطه را استخراج کنید. به عنوان مثال آمار چرخشی یا ویژگی های تاخیر.
11. ویژگی های برداری – آنها برای آموزش در یادگیری ماشین استفاده می شوند.
12. انتخاب ویژگی – شناسایی و انتخاب مرتبط ترین ویژگی ها برای بهبود تفسیرپذیری و کارایی مدل با استفاده از تکنیک هایی مانند انتخاب ویژگی تک متغیره یا حذف ویژگی های بازگشتی.
13. استخراج ویژگی – پیچیدگی داده ها را کاهش می دهد در حالی که اطلاعات مربوطه را تا حد امکان حفظ می کند.
14. اعتبار سنجی متقابل – ارزیابی تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد مدل با استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل.

انواع ویژگی ها

ویژگی های عددی – مقادیر عددی. به عنوان مثال Float، Int.
ویژگی‌های طبقه‌بندی – یکی از مقادیر محدود را انتخاب کنید. به عنوان مثال جنسیت، رنگ.
ویژگی های باینری – مورد خاصی از ویژگی های دسته بندی تنها با دو دسته. به عنوان مثال سیگاری است (بله/خیر).
ویژگی های متن – داده های متنی.

عادی سازی

داده‌ها را می‌توان در مقیاس‌های مختلف اندازه‌گیری کرد، بنابراین هنگام استفاده از الگوریتم‌هایی که به بزرگی و مقیاس متغیرها حساس هستند، استانداردسازی داده‌ها ضروری است. عادی سازی محدوده متغیرها یا ویژگی های مستقل را استاندارد می کند.
عادی سازی به موارد زیر کمک می کند:

حساسیت مقیاس – ویژگی‌ها در مقیاس‌های بزرگ‌تر می‌توانند به طور نامتناسبی بر نتیجه تأثیر بگذارند.
عملکرد بهتر – به مدل های یادگیری ماشین کمک می کند تا عملکرد بهتری داشته باشند.

مهندسی ویژگی شامل دستکاری مجموعه داده شما برای بهبود آموزش مدل یادگیری ماشین برای دقت بیشتر و عملکرد بهتر است. اساس مهندسی ویژگی، دانستن مشکل کسب و کار و منبع داده است. مهندسی ویژگی درک عمیق تری از داده های شما می دهد. این منجر به بینش های ارزشمندتری می شود. مهندسی ویژگی بخش ارزشمندی از علم داده است. این شامل تبدیل داده های خام به فرمت هایی است که عملکرد مدل را افزایش می دهد.

مراحل مربوط به مهندسی ویژگی
1. مجموعه داده را کاوش کنید – مجموعه داده و شکل آن را درک کنید.
2. داده های از دست رفته را مدیریت کنید – داده های از دست رفته را وارد یا حذف کنید.
3. متغیرها را رمزگذاری کنید – تبدیل متغیرهای دسته بندی به شکل عددی.
4. ویژگی های مقیاس – استاندارد و نرمال کردن ویژگی های عددی.
5. ایجاد ویژگی ها – با ترکیب ویژگی های موجود برای ثبت روابط، ویژگی جدید ایجاد کنید.
6. موارد پرت را کنترل کنید – شناسایی و رسیدگی به موارد پرت از طریق تغییر شکل داده ها یا برش.
7. عادی سازی – عادی سازی ویژگی ها و آوردن آنها به یک مقیاس مشترک.
8. Binning یا Discretization – تبدیل ویژگی های مداوم به سطل های گسسته برای گرفتن الگو.
9. پردازش داده ها را آزمایش کنید – نشانه گذاری، ریشه و حذف کلمات توقف.
10. ویژگی های سری زمانی – ویژگی های مبتنی بر زمان مربوطه را استخراج کنید. به عنوان مثال آمار چرخشی یا ویژگی های تاخیر.
11. ویژگی های برداری – آنها برای آموزش در یادگیری ماشین استفاده می شوند.
12. انتخاب ویژگی – شناسایی و انتخاب مرتبط ترین ویژگی ها برای بهبود تفسیرپذیری و کارایی مدل با استفاده از تکنیک هایی مانند انتخاب ویژگی تک متغیره یا حذف ویژگی های بازگشتی.
13. استخراج ویژگی – پیچیدگی داده ها را کاهش می دهد در حالی که اطلاعات مربوطه را تا حد امکان حفظ می کند.
14. اعتبار سنجی متقابل – ارزیابی تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد مدل با استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل.

انواع ویژگی ها

• ویژگی های عددی – مقادیر عددی. به عنوان مثال Float، Int.

• ویژگی‌های طبقه‌بندی – یکی از مقادیر محدود را انتخاب کنید. به عنوان مثال جنسیت، رنگ.

• ویژگی های باینری – مورد خاصی از ویژگی های دسته بندی تنها با دو دسته. به عنوان مثال سیگاری است (بله/خیر).

• ویژگی های متن – داده های متنی.

عادی سازی

داده‌ها را می‌توان در مقیاس‌های مختلف اندازه‌گیری کرد، بنابراین هنگام استفاده از الگوریتم‌هایی که به بزرگی و مقیاس متغیرها حساس هستند، استانداردسازی داده‌ها ضروری است. عادی سازی محدوده متغیرها یا ویژگی های مستقل را استاندارد می کند.
عادی سازی به موارد زیر کمک می کند:

• حساسیت مقیاس – ویژگی‌ها در مقیاس‌های بزرگ‌تر می‌توانند به طور نامتناسبی بر نتیجه تأثیر بگذارند.

• عملکرد بهتر – به مدل های یادگیری ماشین کمک می کند تا عملکرد بهتری داشته باشند.