Ominaisuusmuokkaus ja -poiminta

Tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML) maailmassa datan laatu ja merkityksellisyys ovat keskeisiä ennustemallien onnistumiselle.

Mitä on ominaisuusmuokkaus?

Määritelmä

Ominaisuusmuokkaus on prosessi, jossa luodaan uusia ominaisuuksia tai muunnetaan olemassa olevia ominaisuuksia koneoppimismallin suorituskyvyn parantamiseksi. Siihen kuuluu raakadatasta olennaisen tiedon valinta ja sen muuntaminen mallille helposti ymmärrettävään muotoon. Tavoitteena on parantaa mallin tarkkuutta tarjoamalla merkityksellisempää ja osuvampaa tietoa.

Ominaisuusmuokkauksen tärkeys

Koneoppimismallien onnistuminen riippuu vahvasti niiden opettamiseen käytettyjen ominaisuuksien laadusta. Laadukkaat ominaisuudet voivat merkittävästi parantaa ennustemallien suorituskykyä ja tarkkuutta. Ominaisuusmuokkaus auttaa tuomaan esiin datassa piilevät tärkeimmät kuviot ja riippuvuudet, mahdollistaen tehokkaamman oppimisen mallille.

Ominaisuusmuokkauksen tekniikat

1. Ominaisuuksien luonti: Olemassa olevien ominaisuuksien yhdistäminen uusiksi, jotka tarjoavat syvempää tietoa.
2. Muunnokset: Matemaattisten muunnosten soveltaminen ominaisuuksiin piilevien mallien löytämiseksi.
3. Ominaisuuksien valinta: Merkityksellisimpien ominaisuuksien valinta ulottuvuuden vähentämiseksi ja mallin suorituskyvyn parantamiseksi.
4. Puuttuvien tietojen käsittely: Puuttuvien arvojen täyttäminen, jotta aineisto olisi täydellinen.
5. Kategoristen muuttujien koodaus: Kategorisen datan muuntaminen numeeriseen muotoon.

Esimerkki

Asuntojen hintadatasarjassa ominaisuudet kuten makuuhuoneiden lukumäärä, neliömäärä, sijainti ja kiinteistön ikä ovat keskeisiä. Tehokas ominaisuusmuokkaus voisi sisältää uuden ominaisuuden, kuten “hinta per neliömetri”, luomisen, mikä tuo syvällisempää tietoa kiinteistöjen arvoista.

Mitä on ominaisuuspoiminta?

Määritelmä

Ominaisuuspoiminta on ulottuvuuden vähentämistekniikka, jossa raakadata muunnetaan ominaisuuskokonaisuudeksi, jota voidaan käyttää koneoppimismalleissa. Toisin kuin ominaisuusmuokkauksessa, jossa usein luodaan uusia ominaisuuksia, ominaisuuspoiminnassa keskitytään ominaisuuksien määrän vähentämiseen säilyttäen tärkein tieto.

Ominaisuuspoiminnan tärkeys

Ominaisuuspoiminta on erityisen tärkeää suurten ja monimuuttujaisen aineistojen käsittelyssä. Vähentämällä ulottuvuutta se yksinkertaistaa mallia, lyhentää laskenta-aikaa ja auttaa välttämään ulottuvuuden kirouksen. Prosessi varmistaa, että olennaisin tieto säilyy, jolloin malli toimii tehokkaammin ja tehokkaammin.

Ominaisuuspoiminnan tekniikat

1. Principal Component Analysis (PCA): Vähentää datan ulottuvuutta muuntamalla sen ortogonaalisiksi komponenteiksi.
2. Linear Discriminant Analysis (LDA): Käytetään luokittelutehtäviin löytämään ominaisuusalat, jotka parhaiten erottavat eri luokat.
3. Autoenkooderit: Neuroverkkoja, joilla opetellaan datan tiivistettyjä esityksiä.
4. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): Ei-lineaarinen ulottuvuuden vähentämistekniikka, joka soveltuu korkeaulotteisen datan visualisointiin.

Esimerkki

Kuvankäsittelyssä ominaisuuspoiminta voi tarkoittaa konvoluutiohermoverkkojen (CNN) käyttöä piirteiden, kuten reunojen, tekstuurien ja muotojen poimimiseen kuvista. Näitä poimittuja ominaisuuksia käytetään sitten koneoppimismallin kouluttamiseen tehtävissä, kuten kuvien luokittelussa tai objektien tunnistuksessa.