Merkmale

Beim maschinellen Lernen sind Features die Eingabevariablen oder Attribute, die zum Trainieren eines Modells verwendet werden. Diese Merkmale stellen Merkmale oder Eigenschaften der analysierten Daten dar und werden vom Modell verwendet, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen.

Merkmale können entweder numerischer oder kategorischer Natur sein. Numerische Merkmale stellen Mengen dar, wie etwa Alter oder Temperatur, während kategorische Merkmale Attribute darstellen, die eine begrenzte Menge an Werten annehmen können, wie etwa Farbe oder Kategorie.

Wie wählt man Funktionen für Modelle des maschinellen Lernens aus?

Die Merkmalsauswahl ist ein wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens, da die Auswahl des richtigen Merkmalssatzes die Genauigkeit und Leistung Ihres Modells erheblich beeinflussen kann. Der Prozess der Merkmalsauswahl zielt darauf ab, die Leistung des Modells zu verbessern, Überanpassung zu reduzieren und die Interpretierbarkeit zu verbessern. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden zur Merkmalsauswahl aufgeführt:

• Univariate Merkmalsauswahl:Bei dieser Methode werden statistische Tests verwendet, um Merkmale basierend auf ihren individuellen Beziehungen zur Zielvariablen auszuwählen. Wählen Sie das Merkmal mit der höchsten Punktzahl aus, z. B. Chi-Quadrat, ANOVA oder Korrelationskoeffizient.
• Rekursive Merkmalseliminierung (RFE): RFE ist eine iterative Technik, die mit allen Merkmalen beginnt und rekursiv die am wenigsten wichtigen Merkmale eliminiert. Dabei wird die Leistung des Modells als Kriterium für die Auswahl oder den Ausschluss von Features verwendet, bis die gewünschte Anzahl an Features erreicht ist.
• L1-Regularisierung (Lasso): Die L1-Regularisierung fügt der Kostenfunktion des Modells einen Strafterm hinzu, der es zwingt, nur die wichtigsten Merkmale auszuwählen und die Koeffizienten weniger wichtiger Merkmale auf Null zu setzen. Diese Technik hilft bei der automatischen Merkmalsauswahl.

Ein weiterer wichtiger Aspekt des maschinellen Lernens ist die Feature-Engineering-Technik. Dabei geht es darum, auf der Grundlage vorhandener Features neue Features zu erstellen, um die zugrunde liegenden Eigenschaften der Daten besser darzustellen. Dabei werden Features ausgewählt, erstellt und transformiert, um Muster und Beziehungen in den Daten hervorzuheben. Dies kann Techniken wie das Skalieren oder Normalisieren numerischer Merkmale oder die One-Hot-Kodierung kategorialer Merkmale umfassen. Das Ziel besteht darin, relevante Informationen zu extrahieren, Rauschen zu reduzieren und eine angemessenere Darstellung des zugrunde liegenden Problems zu liefern. Durch effektives Feature Engineering können Sie die Genauigkeit und Robustheit von Machine-Learning-Modellen deutlich verbessern und so letztendlich die Vorhersagekraft steigern und bessere Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen.

Features sind ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens im Allgemeinen, da sie die Eingabedaten bereitstellen, die zum Trainieren und Verfeinern des Modells verwendet werden. Die Auswahl und Gestaltung des richtigen Funktionssatzes ist für die Erstellung präziser und effektiver Modelle für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung.

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/features-definition/