В чём заключается роль Feature Engineering в процессе создания и обучения моделей машинного обучения?

Feature Engineering (генерация признаков) — важный этап в процессе создания и обучения моделей машинного обучения. www.wallstreetmojo.com Его роль заключается в преобразовании исходных данных в набор признаков, которые помогают делать предсказания или классификации. www.wallstreetmojo.com

Некоторые аспекты роли Feature Engineering:

• Повышение точности моделей. habr.com Хорошо подобранные признаки помогают алгоритму лучше понять структуру данных и закономерности. habr.com Это может значительно повысить точность предсказаний. habr.com
• Учёт сложных зависимостей. habr.com Иногда исходные данные не содержат явных признаков, которые могут хорошо объяснять целевую переменную. habr.com Генерация новых признаков помогает выделить важные зависимости. habr.com
• Упрощение модели. habr.com С помощью создания новых признаков можно упростить модель. habr.com Например, вместо использования нескольких исходных признаков создать один новый, который объединяет их важные характеристики. habr.com Это помогает уменьшить количество параметров и снизить вероятность переобучения. habr.com
• Работа с различными типами данных. habr.com Не вся информация в исходном виде удобна для использования в моделях (например, не очень удобны текст, временные ряды или изображения). habr.com Генерация признаков помогает преобразовать такие данные в числовую форму, с которой модели могут работать. habr.com
• Более эффективные вычисления. www.wallstreetmojo.com Feature Engineering позволяет сократить размерность данных, выбрав наиболее значимые признаки. www.wallstreetmojo.com Это может снизить вычислительные ресурсы, необходимые для построения и развертывания модели. www.wallstreetmojo.com

Таким образом, Feature Engineering — неотъемлемая часть разработки модели и влияет на то, насколько хорошо модель будет работать в реальных условиях. habr.com