سمات
في التعلم الآلي، الميزات هي المتغيرات أو السمات المدخلة المستخدمة لتدريب النموذج. تمثل هذه الميزات خصائص أو خصائص البيانات التي يتم تحليلها ويستخدمها النموذج لإجراء التنبؤات أو التصنيفات.
يمكن أن تكون الميزات إما رقمية أو تصنيفية في طبيعتها. تمثل الميزات الرقمية كميات، مثل العمر أو درجة الحرارة، في حين تمثل الميزات التصنيفية السمات التي يمكن أن تأخذ مجموعة محدودة من القيم، مثل اللون أو الفئة.
كيفية اختيار الميزات لنماذج التعلم الآلي؟
يعد اختيار الميزة جانبًا مهمًا من التعلم الآلي لأن اختيار مجموعة الميزات الصحيحة يمكن أن يؤثر بشكل كبير على دقة وأداء النموذج الخاص بك. تهدف عملية اختيار الميزة إلى تحسين أداء النموذج وتقليل الإفراط في التجهيز وتعزيز القدرة على التفسير. فيما يلي بعض طرق اختيار الميزات المستخدمة بشكل شائع:
- اختيار الميزة أحادية المتغير:تستخدم هذه الطريقة اختبارات إحصائية لاختيار الميزات بناءً على علاقاتها الفردية مع المتغير المستهدف. حدد الميزة ذات أعلى درجة، مثل مربع كاي، أو تحليل التباين، أو معامل الارتباط.
- إزالة الميزة المتكررة (RFE): RFE هي تقنية تكرارية تبدأ بكل الميزات وتزيل بشكل متكرر الميزات الأقل أهمية. ويستخدم أداء النموذج كمعيار لاختيار الميزات أو استبعادها حتى يتم الوصول إلى العدد المطلوب من الميزات.
- تسوية L1 (لاسو): تضيف عملية التنظيم L1 مصطلح جزائي إلى دالة تكلفة النموذج، مما يجبره على تحديد الميزات الأكثر أهمية فقط مع ضبط معاملات الميزات الأقل أهمية إلى الصفر. تساعد هذه التقنية في اختيار الميزة تلقائيًا.
هندسة الميزات هي جانب مهم آخر من التعلم الآلي، والتي تنطوي على إنشاء ميزات جديدة استنادًا إلى الميزات الموجودة لتمثيل الخصائص الأساسية للبيانات بشكل أفضل. يتضمن ذلك تحديد الميزات وإنشائها وتحويلها لتسليط الضوء على الأنماط والعلاقات في البيانات. قد يتضمن ذلك تقنيات مثل قياس أو تطبيع الميزات العددية أو ترميز الميزات التصنيفية الساخنة. الهدف هو استخراج المعلومات ذات الصلة، وتقليل الضوضاء، وتوفير تمثيل أكثر ملاءمة للمشكلة الأساسية. يمكن أن تعمل هندسة الميزات الفعالة على تحسين دقة ومتانة نماذج التعلم الآلي بشكل كبير، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين القدرة التنبؤية والحصول على رؤى أفضل من بياناتك.
تُعد الميزات جزءًا مهمًا من التعلم الآلي بشكل عام لأنها توفر بيانات الإدخال المستخدمة لتدريب النموذج وتحسينه. يعد اختيار وتصميم مجموعة الميزات الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء نماذج التعلم الآلي الدقيقة والفعالة.
مراجع
【1】https://encord.com/glossary/features-definition/