Feature-Engineering

Feature Engineering bezieht sich auf den Prozess der Konstruktion von erklärenden Variablen aus Datensätzen, die verwendet werden können, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren, um Vorhersageprobleme zu lösen. In der Regel sind die Daten in mehreren Tabellen verteilt und müssen in eine einzelne Tabelle zusammengeführt werden, wobei die Zeilen Beobachtungen und die Spalten Merkmale (Features) darstellen. Das Ziel des Feature Engineerings ist es, die vorhersagende Leistung und die Generalisierungsfähigkeit des Modells durch das Extrahieren, Transformieren und Auswählen relevanter Merkmale zu verbessern, um so in praktischen Anwendungen größeren Nutzen zu schaffen.