Что такое проектирование функций?

В этой статье мы обсудим концепции разработки функций и этапы процесса разработки функций. К концу вы получите значимые знания в области разработки важных функций.

Что такое проектирование функций?

Разработка функций — это процесс выбора, манипулирования и преобразования необработанных данных в функции, которые имеют важные аспекты и предоставляют более значимые входные данные, которые можно использовать для улучшения производительности модели.

Почему разработка функций важна в машинном обучении?

Разработка функций важна в машинном обучении, поскольку она играет роль в повышении точности моделей и повышении производительности. Разработка функций может использоваться как в контролируемом, так и в неконтролируемом обучении.

Разработка функций выступает в качестве посредника между необработанными данными и моделью. Давайте продемонстрируем это с помощью диаграммы, чтобы мы могли понять, как работает разработка функций и где она находится в процессе построения моделей.

Большой! Давайте углубимся и объясним схему.

  • Необработанные данные. Это исходный набор данных с различными функциями и соответствующей целевой переменной.
  • Разработка функций. Это процесс, в ходе которого важные функции из необработанных данных выбираются, создаются, преобразуются и уменьшаются в размерах.
  • Преобразование объектов. После выбора объектов ими можно манипулировать и трансформировать. На этом этапе можно создавать новые функции, уменьшать размеры и обрабатывать категориальные значения.
  • Обучение модели. На этом этапе данные с спроектированными функциями вводятся в модель в качестве входных данных. Затем модель изучает закономерности и взаимосвязи между спроектированными функциями и целевой переменной.
  • Оценка модели. Это важный шаг в машинном обучении, на котором оценивается обобщение модели и точность прогнозирования. Оценка помогает определить, есть ли в модели проблемы с переобучением или недостаточностью.
  • Развертывание модели. Это последний этап, на котором модель реализуется для выполнения реальных задач.

Процесс проектирования функций

Основная цель разработки признаков — предоставить модели важные характеристики данных, которые помогут модели учиться и делать точные прогнозы.

Разработка функций — это итеративный процесс, включающий экспериментирование, оценку модели и уточнение для поиска наилучшего набора функций.

Давайте углубимся в пошаговый процесс разработки функций и методы, используемые на каждом этапе. Но сначала давайте продемонстрируем процесс на диаграмме.

Создание функции

Создание функций — это процесс разработки новых функций на основе существующих с целью фиксации сложных взаимосвязей и закономерностей в данных.

Давайте обсудим способы создания функций.

  • Функции взаимодействия. Вы можете создавать новые функции, улавливая совокупное влияние двух или более функций.
  • Арифметические операции. Новые функции можно создавать, выполняя простые вычисления с использованием арифметических операций. Например, вы можете вычислить сумму значений существующих объектов. Таким образом, вы создадите новый объект с суммой исходных значений.
  • Полиномиальные функции:Выможете создавать функции, возводя значения существующих функций в степень. Этот метод полезен для линейных алгоритмов, поскольку он фиксирует нелинейные корреляции между характеристиками и целевыми переменными.
  • Агрегированные функции. Вы можете создавать новые функции, используя функции для суммирования или агрегирования данных из множества записей для каждой сущности. Например, вы можете вычислить среднее значение для разных объектов.
  • Масштабирование и нормализация функций. Новые функции можно создавать путем изменения распределения функций для определенных алгоритмов. Такие методы, как нормализация z-показателя или масштабирование min-max, используются для масштабирования и нормализации признаков.
  • Группирование объектов. Вы можете создавать новые объекты, разделяя непрерывные объекты на отдельные интервалы или интервалы.

Преобразование функций

Преобразование функций — это шаг в разработке функций, который включает использование математических подходов для изменения значений функций с целью повышения производительности моделей машинного обучения.

Он выполняет множество функций, включая улучшение сходимости алгоритмов во время обучения, сопоставление распределений данных с предположениями конкретных алгоритмов и обеспечение лучшего соответствия модели и данных.

Давайте обсудим методы, которые вы можете использовать для преобразования объектов.

  • Нормализация. Объекты можно преобразовать путем их нормализации. Это можно сделать, уменьшив диапазон значений функции до заранее заданного диапазона, обычно от 0 до 1.
  • Стандартизация. Функции можно стандартизировать путем преобразования значений функций так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение, гарантируя, что все функции вносят одинаковый вклад.
  • Логарифмическое масштабирование. Характеристики можно преобразовать путем логарифмирования значений признаков, что позволяет обрабатывать неравномерное распределение данных и снижать влияние больших наборов данных.

При преобразовании объектов также могут применяться другие математические операции, такие как извлечение квадратного корня, возведение в степень и деление.

Извлечение функций

Извлечение признаков является важным шагом в разработке признаков, поскольку оно направлено на минимизацию размерности данных путем перевода их в представление более низкой размерности, сохраняя при этом полезную информацию.

Этот метод полезен для многомерных данных или компактных представлений, которые сохраняют важные функции данных. Методы извлечения признаков уменьшают сложность и улучшают визуализацию. Уменьшение размеров может привести к потере интерпретируемости. То, что определяет, можно ли уменьшить функцию, зависит от характера данных, проблемы и компромиссов.

Выбор функций

Выбор признаков — это важнейший шаг в машинном обучении, включающий идентификацию и выбор соответствующих и значимых признаков из необработанных данных для повышения прогнозирующей способности и точности модели.

Цель выбора функций — повысить производительность модели за счет минимизации сложности ввода при сохранении наиболее значимых и информативных элементов, уменьшения переобучения, ускорения обучения и повышения интерпретируемости.

Существует три типа методов выбора признаков:

  • Методы фильтрации. Изучите важность функций независимо от конкретной модели, используя статистические меры для ранжирования или оценки функций. Подходы-оболочки включают в себя
  • Методы-оболочки. Включают многократное обучение и оценку модели с разными поднаборами функций.
  • Встроенные методы. Включите выбор функций в процесс построения модели.

Функции в наборе данных не одинаково ценны. Выбор ненужных или избыточных функций может привести к переоснащению, увеличению вычислительных затрат и снижению интерпретируемости модели.

Заключение

В этой статье мы углубимся в разработку функций в машинном обучении. Мы обсудили концепции, процессы и методы разработки функций. Искусство проектирования функций становится решающей силой, влияющей на анализ данных и создание моделей в области машинного обучения.