موضوع مقاله: مهندسی ویژگی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # مهندسی ویژگی | مقدمه: انگیزه استفاده از این ویژگی‌های اضافی برای بهبود کیفیت نتایج حاصل از فرایند یادگیری ماشین است، در مقایسه با ارائه تنها داده خام به فرایند یادگیری ماشین. | ## بخش 1: مهندسی ویژگی | این کار مهم است زیرا دانشمندان داده، با مهندسی ویژگی، می‌توانند انتخاب‌های پربارتری داشته باشند و فرایند را درک کنند. روند فرایند مهندسی ویژگی عبارت است از: ویژگی‌های طوفان فکری یا آزمایش تصمیم‌گیری برای ایجاد نوع ویژگی‌ها ایجاد ویژگی‌ها آزمایش تأثیر ویژگی‌های شناسایی شده بر روی کار در صورت نیاز ویژگی‌های خود را بهبود می‌بخشد تکرار ویژگی‌های معمول مهندسی لیست زیر راه‌های متداول برای مهندسی کاربردی ویژگی‌ها را ارائه می‌کند تبدیل‌های عددی (مانند گرفتن کسر یا مقیاس‌بندی) رمزگذار دسته مانند رمزگذار تک-نمود یا هدف (برای داده‌های رسته‌ای) خوشه‌بندی مقادیر تجمیع‌شده گروه تجزیه و تحلیل مولفه اصلی (برای داده‌های عددی) ارتباط ویژگی‌ها از نظر مفهوم متفاوت هستند. انتخاب ویژگی می‌تواند تعداد ویژگی‌ها را کم کند تا از خاص شدن یک نمونه به مجموعه داده‌های آموزشی (بیش از حد) جلوگیری کند. پُکش پُکش ویژگی زمانی اتفاق می‌افتد که تعداد ویژگی‌های شناسایی شده به شکل نامناسبی افزایش یابد. علت‌های متداول عبارتند از: قالب‌های ویژگی - پیاده‌سازی قالب‌های ویژگی به جای کدنویسی ویژگی‌های جدید ترکیبش‌های ویژگی - ترکیبش‌هایی که نمی‌توانند با یک سیستم خطی نمایش داده شوند پکش ویژگی را می‌توان از طریق روش‌هایی مثل: منظم سازی، روش‌های هسته و انتخابش ویژگی کاهش داد. خودکارسازی خودکارسازی مهندسی ویژگی یک موضوع تحقیقاتی است که تاریخ آن، به دهه ۱۹۹۰ برمی گردد. نرم‌افزار یادگیری ماشین که مهندسی ویژگی‌های خودکار را شامل می‌شود از سال ۲۰۱۶ به صورت تجاری در دسترس بوده‌است. | ## بخش 2: مهندسی ویژگی | ادبیات علمی مرتبط حدوداً به دو شکل تقسیم می‌شود: یادگیری درخت تصمیم چند-رابطه ای (MRDTL) از یک الگوریتم نظارت شده استفاده می‌کند که شبیه به درخت تصمیم است. گسسته‌سازی گسسته سازی اساساً شامل گرفتن مجموعه ای از مقادیر داده‌ها و گروه‌بندی مجموعه‌هایی از آنها با هم به روشی منطقی در سطل‌ها (یا سبدها) است. این می‌تواند به جلوگیری از برازش بیش از حد داده‌ها کمک کند، اما به قیمت از دست دادن جزئیات داده‌ها تمام می‌شود. گروه‌بندی داده‌ها را می‌توان به صورت زیر انجام داد: گروه‌بندی فواصل مساوی گروه‌بندی بر اساس فرکانس‌های مساوی (مشاهدات در سبد) گروه‌بندی بر اساس مرتب‌سازی درخت تصمیم (برای ایجاد ارتباط با هدف) رمزگذاری دسته‌ای رمزگذاری دسته تکنیکی است که برای رمزگذاری ویژگی‌های طبقه‌بندی به مقادیر عددی استفاده می‌شود که معمولاً برای الگوریتم درک آن ساده‌تر است. در اینجا مقادیر مقوله ای بدون از دست دادن اطلاعات به اعداد ۱ و ۰ ساده تبدیل می‌شوند. همانند سایر تکنیک‌ها، تک نمود نیز معایب خاص خود را دارد و باید به قدری از آن استفاده کرد. این می‌تواند منجر به افزایش چشمگیر تعداد ویژگی‌ها و ایجاد ویژگی‌های بسیار مرتبط شود. | ## بخش 3: مهندسی ویژگی | مثال‌های مهندسی ویژگی‌ها مهندسی ویژگی موفقیت شکست یک مدل پیش‌بینی را تعیین می‌کند و تعیین می‌کند که مدل چقدر برای انسان قابل درک باشد. این پروژه رقبا را به چالش می‌کشد تا پیش‌بینی کنند کدام مسافران از غرق شدن کشتی تایتانیک جان سالم به در برده‌اند. هر مسابقه Kaggle یک مجموعه داده آموزشی برای آموزش مدل پیشگو و یک مجموعه داده آزمایشی برای کار با آن ارائه می‌دهد. ابزار مهندسی ویژگی‌ها ابزارهای زیادی وجود دارد که به شما در خودکارسازی کل فرایند مهندسی ویژگی‌ها و تولید مجموعه وسیعی از ویژگی‌ها در مدت زمان کوتاهی برای کارهای طبقه‌بندی و رگرسیون کمک می‌کند. خودبرازش‌کننده (AutoFeat) خودبرازش‌کننده به انجام مدل‌های پیش‌بینی خطی با مهندسی و انتخاب خودکار ویژگی‌ها کمک می‌کند. خود برازش کننده به شما امکان می‌دهد واحدهای متغیرهای ورودی را انتخاب کنید تا از ساخت ویژگی‌های فیزیکی بی‌معنی جلوگیری کنید. | ## جمع‌بندی | علاوه‌بر این، این بسته شامل روش‌هایی برای ارزیابی قدرت توضیحی و اهمیت چنین صفاتی در وظایف رگرسیون و طبقه‌بندی است.