Sbloccare il potere dei dati: l’importanza della feature engineering nel Machine Learning

Introduzione

Articolo in lingua originale di Swapnil Jikar (LinkedIn | Github)

La Feature Engineering è una fase cruciale del processo di costruzione di modelli di machine learning. Si riferisce al processo di selezione, estrazione e trasformazione delle feature dai dati grezzi per creare un insieme di feature utili per la costruzione di modelli predittivi. La qualità delle feature utilizzate in un modello di machine learning può influire notevolmente sulla sua accuratezza, per cui è importante dedicare uno sforzo significativo alla feature engineering.

In questo post discuteremo l’importanza della feature engineering nella data science e forniremo dei consigli e delle tecniche per una feature engineering efficace.

Perchè la feature engineering è importante?

La qualità delle feature utilizzate in un modello di machine learning può influire notevolmente sulla sua accuratezza. In effetti, alcuni studi hanno dimostrato che le prestazioni di un modello di machine learning dipendono più dalla qualità delle caratteristiche che dal tipo di algoritmo utilizzato.

Inoltre, i dati grezzi sono spesso complessi e rumorosi, rendendo difficile per gli algoritmi di machine learning identificare modelli significativi. La Feature Engineering può aiutare a semplificare i dati e a evidenziare i modelli importanti, facilitando l’apprendimento degli algoritmi.

Consigli e tecniche per una feature engineering efficace

Comprendere i dati: prima di iniziare la feature engineering, è importante comprendere i dati e il problema che si sta cercando di risolvere. Ciò include la comprensione della natura dei dati (continui, categorici, ecc.), le relazioni tra le diverse feature e la distribuzione dei dati.
Selezione delle feature: La feature selection comporta l’identificazione delle feature più importanti per il modello. Ciò può essere fatto analizzando la correlazione tra le diverse caratteristiche e la variabile target, utilizzando test statistici o algoritmi di machine learning per identificare le feature più importanti.
Estrazione delle feature: l’estrazione delle feature comporta la creazione di nuove feature a partire dai dati esistenti. Ciò può essere fatto utilizzando trasformazioni matematiche, come logaritmi o radici quadrate, o combinando diverse caratteristiche per crearne di nuove.
Scaling delle feature: Lo scaling delle feature implica il ridimensionamento delle caratteristiche in un intervallo simile. Questo può essere importante per alcuni algoritmi di machine learning, come le reti neurali, che possono essere sensibili alla scala delle feature in ingresso.
Gestione dei dati mancanti: i dati mancanti possono essere un problema comune nei dati del mondo reale. Un approccio per gestire i valori mancanti è quello di imputarli con il valore medio o mediano della feature. Un altro approccio consiste nell’utilizzare algoritmi di machine learning, come i decision tree o il k-nearest neighbor, per imputare i valori mancanti.
Encoding delle variabili categoriche: le variabili categoriche sono variabili che possono assumere un limitato numero di valori. Queste variabili devono essere codificate in modo utile per gli algoritmi di machine learning. Questo può essere fatto utilizzando il one-hot encoding, il label encoding o il target encoding.

Conclusione

Abbiamo quindi imparato che la feature engineering è una fase essenziale del processo di costruzione di modelli di machine learning accurati. Selezionando, estraendo e trasformando le feature dai dati grezzi, possiamo creare un insieme di feature utili per costruire modelli predittivi. Per essere efficaci nella feature engineering, è importante comprendere i dati e il problema che si sta cercando di risolvere e utilizzare una serie di tecniche come la selezione, l’estrazione e il ridimensionamento delle caratteristiche. Impegnandosi nella feature engineering, si può migliorare notevolmente l’accuratezza dei modelli di machine-learning.