В Feature Engineering преобразователь — это функция или набор функций, которые применяются к набору данных для извлечения или создания новых функций из исходных данных. Это можно использовать для повышения производительности модели машинного обучения, предоставляя ей более информативные или релевантные входные функции. Вот некоторые примеры преобразователей признаков:

  1. 𝐍𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧: Преобразование объекта, чтобы иметь среднее значение 0 и стандартное отклонение 1.
  2. 𝐎𝐧𝐞-𝐡𝐨𝐭 𝐄𝐧𝐜𝐨𝐝𝐢𝐧𝐠: преобразование категориальных переменных в двоичное векторное представление.
  3. 𝐏𝐨𝐥𝐲𝐧𝐨𝐦𝐢𝐚𝐥 𝐄𝐱𝐩𝐚𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧: добавление полиномиальных членов исходных объектов в набор данных.
  4. 𝐏𝐨𝐥𝐲𝐧𝐨𝐦𝐢𝐚𝐥 𝐄𝐱𝐩𝐚𝐧𝐬𝐢𝐨𝐧: добавление полиномиальных членов исходных объектов в набор данных.

𝘛𝘳𝘢𝘯𝘴𝘧𝘰𝘳𝘮𝘦𝘳𝘴 𝘤𝘢𝘯 𝘣𝘦 𝘢𝘱𝘱𝘭𝘪𝘦𝘥 𝘪𝘯𝘥𝘦𝘱𝘦𝘯𝘥𝘦𝘯𝘵𝘭𝘺 𝘰𝘳 𝘤𝘰𝘮𝘣𝘪𝘯𝘦𝘥 𝘪𝘯 𝘢 𝘱𝘪𝘱𝘦𝘭𝘪𝘯𝘦 𝘵𝘰 𝘢𝘤𝘩𝘪𝘦𝘷𝘦 𝘵𝘩𝘦 𝘥𝘦𝘴𝘪𝘳𝘦𝘥 𝘧𝘦𝘢𝘵𝘶𝘳𝘦 𝘳𝘦𝘱𝘳𝘦𝘴𝘦𝘯𝘵𝘢𝘵𝘪𝘰𝘯.

В контексте машинного обучения преобразователи используются для преобразования входных данных в формат, который может быть обработан моделью. Преобразователь — это функция, которая преобразует необработанные входные данные в более структурированный формат, такой как матрица, которая может быть обработана моделью. 𝘛𝘩𝘪𝘴 𝘤𝘢𝘯 𝘪𝘯𝘤𝘭𝘶𝘥𝘦 𝘵𝘩𝘪𝘯𝘨𝘴 𝘭𝘪𝘬𝘦 𝘯𝘰𝘳𝘮𝘢 𝘭𝘪𝘻𝘪𝘯𝘨 𝘵𝘩𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘢, 𝘧𝘪𝘭𝘭𝘪𝘯𝘨 𝘪𝘯 𝘮𝘪𝘴𝘴𝘪𝘯𝘨 𝘷𝘢𝘭𝘶𝘦𝘴, 𝘢𝘯𝘥 𝘦𝘯𝘤𝘰𝘥𝘪𝘯𝘨 𝘤𝘢𝘵𝘦𝘨𝘰𝘳𝘪𝘤𝘢𝘭 𝘷 𝘢𝘳𝘪𝘢𝘣𝘭𝘦𝘴.

Каков эффект функционирующего преобразователя в модели машинного обучения?

Влияние использования функции преобразователя в модели машинного обучения может варьироваться в зависимости от конкретного преобразователя и проблемы, которую вы пытаетесь решить. Однако, вообще говоря, использование преобразователя может улучшить производительность модели, предоставив ей более информативные или релевантные входные функции.

Некоторые конкретные способы, которыми преобразователь может повлиять на модель машинного обучения, включают:

  1. Улучшение способности модели учиться на данных: применяя преобразование к входным данным, преобразователь может сделать данные более податливыми для алгоритма обучения модели, что приведет к лучшей производительности.
  2. Обработка пропущенных значений. Можно использовать преобразователь для заполнения пропущенных значений соответствующими значениями, что позволяет модели обучаться на полных данных.
  3. Обработка категориальных переменных. Преобразователь можно использовать для кодирования категориальных переменных как числовых значений, позволяя модели учиться на них.
  4. Обработка нечисловых данных. преобразователь можно использовать для преобразования нечисловых данных, таких как текст, в числовое представление, которое может использоваться моделью.
  5. Масштабирование функций. Преобразователь можно использовать для стандартизации входных данных путем их масштабирования до определенного диапазона, что может помочь повысить производительность модели.
  6. Выбор функций. Преобразователь можно использовать для выбора соответствующих функций из входных данных путем удаления или объединения функций, что может помочь улучшить производительность модели.

В целом, использование преобразователя может помочь подготовить входные данные для модели и сделать ее более подходящей для алгоритма обучения модели, что может привести к повышению производительности.

Что такое преобразователи Log и Log1 в разработке признаков?

В контексте проектирования признаков преобразователи log и log1 представляют собой типы методов предварительной обработки, используемых для преобразования распределения признаков в наборе данных.

логарифмический преобразователь используется для преобразования функций путем применения натурального логарифма (по основанию e) к каждому значению функции. Цель этого преобразования — уменьшить влияние экстремальных значений (выбросов) и приблизить распределение признаков к нормальному распределению, что может повысить производительность некоторых алгоритмов машинного обучения.

Преобразователь log1 похож на преобразователь log, но вместо натурального логарифма он использует логарифм с основанием 1 (то есть логарифм, который возвращает исходное значение). Это преобразование обычно используется не так часто, как логарифмическое преобразование, так как логарифмическое преобразование не имеет такого нормализующего эффекта, как логарифмическое преобразование.

Преобразователи log и log1 доступны в таких библиотеках, как scikit-learn в Python. При использовании любого из этих преобразователей в разработке признаков важно учитывать характеристики набора данных и цели процесса разработки признаков, а также пригодность преобразования для конкретного используемого алгоритма машинного обучения.

Заключение

Преобразователи функций могут быть полезным инструментом в разработке признаков, предоставляя гибкий и настраиваемый способ преобразования признаков. Однако их использование следует тщательно обдумывать и оценивать с учетом конкретных потребностей набора данных и используемых алгоритмов машинного обучения.

Вы можете увидеть практическую реализацию этого репозитория GitHub.

Если вам нравятся мои заметки, поддержите меня, чтобы я делал больше таких заметок.

Итак, скоро появится новая тема.

Найдите меня здесь:

👉 GitHub: https://github.com/Birjesh786

👉 Linkedin: https://www.linkedin.com/in/brijeshsoni007/

👉 Сводка профиля: https://sonibri786.wixsite.com/brijeshsoni