La ingeniería de características es un aspecto vital del aprendizaje automático que implica el proceso creativo y técnico de transformar los datos en un formato que mejora el rendimiento del modelo. Al elaborar las características correctas, tanto los profesionales de aprendizaje automático como los científicos de datos pueden desbloquear ideas de conjuntos de datos sin procesar, lo que impacta significativamente los resultados de análisis predictivos.
¿Qué es la ingeniería de características?
La ingeniería de características abarca una variedad de técnicas destinadas a convertir datos sin procesar en características informativas que los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizar de manera eficiente. Implica la cuidadosa selección, modificación y creación de características que contribuyen sustancialmente a la eficacia general de los modelos predictivos.
La importancia de la ingeniería de características
La ingeniería de características es crucial para mejorar la precisión y confiabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Las características de alta calidad permiten que los algoritmos reconozcan patrones y correlaciones en los datos de manera más efectiva. Cuando se hace correctamente, este proceso puede conducir a predicciones más perspicaces y una mejor toma de decisiones.
El proceso de ingeniería de características
La ingeniería de características implica varios pasos clave que ayudan a desarrollar un conjunto de características robusto.
INDEDIENTES CARACTERÍSTICAS
El paso inicial implica analizar los datos existentes para identificar los atributos clave que serán relevantes para el modelo de aprendizaje automático. Investigar soluciones anteriores puede proporcionar información sobre características efectivas.
Definir características
La fase de definición consta de dos componentes principales:
Extracción de características
En este paso, los componentes de datos fundamentales se identifican y extraen de conjuntos de datos sin procesar. Este proceso asegura que solo las partes más relevantes de los datos se utilizan para el análisis.
Construcción de características
Aquí, las características existentes se transforman o se combinan para crear nuevas características. Esta innovación puede mejorar la capacidad del modelo para aprender de los patrones en los datos.
Seleccionar características
Una vez que se definen las características, seleccionar las más relevantes se vuelve esencial.
Selección de características
Esto implica elegir el mejor subconjunto de características que mejorarán el rendimiento del modelo sin introducir ruido. El objetivo es mejorar la interpretación del modelo y reducir el sobreajuste.
Puntuación de características
La evaluación de la contribución de cada característica permite a los científicos de datos determinar qué características son más beneficiosas para predecir los resultados. Esta puntuación asegura que solo se conserven las características más impactantes.
Evaluar modelos
Después de seleccionar características, el paso final es evaluar el rendimiento del modelo en datos invisibles. Esta evaluación proporciona comentarios valiosos para refinar el proceso de ingeniería de características en iteraciones posteriores.
Técnicas en ingeniería de características
Se pueden aplicar varias técnicas durante el proceso de ingeniería de características para manejar los datos de manera efectiva.
Imputación
Las técnicas de imputación abordan los datos faltantes, lo que permite un conjunto de datos completo necesario para la capacitación efectiva de los modelos de aprendizaje automático. Los métodos comunes implican reemplazar los valores faltantes con media, mediana o modo.
Codificación de un solo estado
Esta técnica convierte los datos categóricos en una forma numérica, lo que hace que sea accesible para algoritmos de aprendizaje automático. Representa cada categoría como un vector binario, simplificando el proceso de modelado.
Bolsa
En el análisis de texto, el enfoque de la bolsa de palabras cuenta las ocurrencias de palabras, ayudando a clasificar documentos basados en la frecuencia de los términos. Esto es particularmente útil para el análisis de sentimientos y la detección de temas.
Ingeniería de características automatizadas
La utilización de marcos que pueden identificar automáticamente características significativas ahorra tiempo y permite a los científicos de datos concentrarse en decisiones estratégicas de alto nivel en lugar de la elaboración de características manuales.
Binning
Binning organiza datos numéricos continuos en categorías discretas, simplificándolo para el análisis y la mejora de la interpretación del modelo.
N-gramos
Los N-Gram se utilizan para la predicción de secuencias, especialmente en las tareas de procesamiento del lenguaje, al examinar las secuencias contiguas de los elementos de N de una muestra dada de texto o habla.
Cruces de características
Esta técnica combina características categóricas en una característica singular, lo que permite que el modelo capture interacciones que podrían mejorar la precisión predictiva.
Bibliotecas y herramientas para la ingeniería de características
Una biblioteca notable en la ingeniería de funciones es FeeRetools. Esta biblioteca se especializa en crear características a partir de conjuntos de datos relacionados a través de una síntesis de características profundas, que automatiza el proceso de generación y extracción de características.
Casos de uso de ingeniería de características
La ingeniería de características tiene numerosas aplicaciones prácticas, que incluyen:
- Computación de edades de las fechas de nacimiento: Información de fecha de transformación para análisis relacionados con la edad.
- Análisis de recuentos de retweets: Recopilar métricas de las interacciones en las redes sociales.
- Contando frecuencias de palabras: Extracción de ideas de artículos de noticias para el análisis de temas.
- Extracción de datos de píxeles: Utilización de datos de imagen para tareas de aprendizaje automático como el reconocimiento de objetos.
- Evaluación de tendencias de entrada de datos: Análisis de datos del educador para informar estrategias educativas.
Integrar el conocimiento empresarial en la ingeniería de características
La incorporación de la experiencia en el dominio permite a los científicos de datos obtener características significativas de los datos históricos. Comprender los patrones y hacer hipótesis informadas puede conducir a predicciones perspicaces sobre el comportamiento del cliente, mejorando aún más los modelos de aprendizaje automático.
Contexto de modelado predictivo de la ingeniería de características
En el ámbito del modelado predictivo, la ingeniería de características efectiva es crucial. Ayuda a establecer relaciones entre las variables predictoras y las variables de resultado, estableciendo las bases para los modelos que conducen a predicciones sólidas y ideas procesables.
