Caractéristiques

Dans l’apprentissage automatique, les fonctionnalités sont les variables d’entrée ou les attributs utilisés pour entraîner un modèle. Ces caractéristiques représentent les caractéristiques ou propriétés des données analysées et sont utilisées par le modèle pour faire des prédictions ou des classifications.

Les caractéristiques peuvent être de nature numérique ou catégorielle. Les caractéristiques numériques représentent des quantités, telles que l’âge ou la température, tandis que les caractéristiques catégorielles représentent des attributs qui peuvent prendre un ensemble fini de valeurs, telles que la couleur ou la catégorie.

Comment choisir les fonctionnalités des modèles d'apprentissage automatique ?

La sélection des fonctionnalités est un aspect important de l’apprentissage automatique, car le choix du bon ensemble de fonctionnalités peut avoir un impact significatif sur la précision et les performances de votre modèle. Le processus de sélection des fonctionnalités vise à améliorer les performances du modèle, à réduire le surajustement et à améliorer l’interprétabilité. Voici quelques méthodes de sélection de fonctionnalités couramment utilisées :

• Sélection de caractéristiques univariées :Cette méthode utilise des tests statistiques pour sélectionner des fonctionnalités en fonction de leurs relations individuelles avec la variable cible. Sélectionnez la fonctionnalité avec le score le plus élevé, comme le chi carré, l'ANOVA ou le coefficient de corrélation.
• Élimination des caractéristiques récursives (RFE) : RFE est une technique itérative qui commence par toutes les fonctionnalités et élimine de manière récursive les fonctionnalités les moins importantes. Il utilise les performances du modèle comme critère de sélection ou d’exclusion de fonctionnalités jusqu’à ce que le nombre de fonctionnalités souhaité soit atteint.
• Régularisation L1 (Lasso) : La régularisation L1 ajoute un terme de pénalité à la fonction de coût du modèle, l'obligeant à sélectionner uniquement les caractéristiques les plus importantes tout en définissant les coefficients des caractéristiques moins importantes à zéro. Cette technique permet la sélection automatique des fonctionnalités.

L’ingénierie des fonctionnalités est un autre aspect important de l’apprentissage automatique, qui consiste à créer de nouvelles fonctionnalités basées sur des fonctionnalités existantes pour mieux représenter les caractéristiques sous-jacentes des données. Il s’agit de sélectionner, de créer et de transformer des fonctionnalités pour mettre en évidence des modèles et des relations dans les données. Cela peut impliquer des techniques telles que la mise à l'échelle ou la normalisation de caractéristiques numériques ou le codage à chaud de caractéristiques catégorielles. L’objectif est d’extraire des informations pertinentes, de réduire le bruit et de fournir une représentation plus appropriée du problème sous-jacent. Une ingénierie des fonctionnalités efficace peut améliorer considérablement la précision et la robustesse des modèles d’apprentissage automatique, améliorant ainsi la puissance prédictive et permettant d’obtenir de meilleures informations à partir de vos données.

Les fonctionnalités sont une partie importante de l’apprentissage automatique en général, car elles fournissent les données d’entrée utilisées pour former et affiner le modèle. La sélection et la conception du bon ensemble de fonctionnalités sont essentielles pour créer des modèles d’apprentissage automatique précis et efficaces.

Références

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