Это не официальный сайт wikipedia.org 01.01.2023

Конструирование признаков — Википедия
Википедия

Конструирование признаков

Конструирование признаков — процесс использования предметной области для определения признаков, используемых для машинного обучения. Конструирование признаков является неформальной областью, но считается важной составляющей машинного обучения; как отмечал Эндрю Ын, «прикладное машинное обучение — в основном это конструирование признаков».

Признак может быть строго существенен (имеет информацию, которая не существует в других признаках), существенен, малосущественен (содержит информацию, которая может содержаться в других признаках) или несущественен[1]. Важно создать много признаков, даже если некоторые из них будут несущественны, затем может быть использован отбор признаков для предотвращения переобучения[2].

Взрыв признаков может быть вызван путём комбинации признаков или шаблонов признаков, что ведёт к быстрому росту общего числа признаков.

Шаблоны признаков — внедрение шаблонов признаков вместо кодирования новых признаков

Комбинации признаков — комбинации, которые не могут быть представлены в виде линейной комбинации Существует несколько решений для останова взрыва признаков, такие как регуляризация, ядерный метод, отбор признаков[3].

Автоматическое конструирование признаковПравить

Необходимости трудоёмкого ручного конструирования признаков можно избежать при автоматизации прикладного обучения признакам.

В 2015 году исследователи Массачусетского технологического института представили алгоритм «Deep Feature Synthesis» (глубокий синтез признаков, опубликован как открытая библиотека Featuretools) и продемонстрировали его эффективность: алгоритм переиграл 615 из 906 команд людей[4][5]. Эту работу продолжили другие исследователи, включая OneBM компании IBM[6] и ExploreKit компании Berkeley[7]. Исследователи из IBM утверждают, что автоматизация конструирования признаков «помогает сократить время исследования данных, позволяя экспериментировать на них методом проб и ошибок за короткое время. С другой стороны, это даёт возможность, не будучи экспертом, то есть, не будучи знакомым с методами анализа данных, быстро выбрать значение из данных с небольшими усилиями, временными и денежными затратами.»

Появились коммерческие продукты от новых компаний, фокусирующихся на машинном обучении, такие как H20.ai[8] и Feature Labs[9].

См. такжеПравить

ПримечанияПравить

  1. ↑ Feature Engineering  (неопр.) (22 апреля 2010). Дата обращения: 12 ноября 2015. Архивировано 6 сентября 2015 года.
  2. ↑ Feature engineering and selection  (неопр.). Alexandre Bouchard-Côté. Дата обращения: 12 ноября 2015. Архивировано 14 марта 2016 года.
  3. ↑ Feature engineering in Machine Learning  (неопр.). Zdenek Zabokrtsky. Дата обращения: 12 ноября 2015. Архивировано из оригинала 4 марта 2016 года.
  4. ↑ Automating big-data analysis  (неопр.). Дата обращения: 30 октября 2018. Архивировано 14 сентября 2019 года.
  5. ↑ Deep Feature Synthesis: Towards Automating Data Science Endeavors  (неопр.). Дата обращения: 30 октября 2018. Архивировано 18 августа 2019 года.
  6. ↑ One button machine for automating feature engineering in relational databases  (неопр.). Дата обращения: 30 октября 2018. Архивировано 4 октября 2019 года.
  7. ↑ ExploreKit: Automatic Feature Generation and Selection  (неопр.). Дата обращения: 30 октября 2018. Архивировано 4 октября 2019 года.
  8. ↑ H2O.AI snares $40M Series C investment led by Wells Fargo and Nvidia  (неопр.). Дата обращения: 30 октября 2018. Архивировано 1 ноября 2018 года.
  9. ↑ Feature Labs launches out of MIT to accelerate the development of machine learning algorithms  (неопр.). Дата обращения: 30 октября 2018. Архивировано 1 декабря 2018 года.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Конструирование_признаков&oldid=128273596