ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง คุณภาพของคุณสมบัติสามารถสร้างหรือทำลายความสำเร็จของโมเดลของคุณได้ วิศวกรรมฟีเจอร์คือกระบวนการเลือก เปลี่ยนแปลง และสร้างฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องจากข้อมูลดิบ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง มีบทบาทสำคัญในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล และเพิ่มพลังการทำนายของแบบจำลอง ในคำแนะนำทีละขั้นตอนนี้ เราจะสำรวจแนวคิดที่สำคัญของวิศวกรรมฟีเจอร์และอธิบายเทคนิคเชิงปฏิบัติเพื่อดึงข้อมูลที่มีค่าที่สุดจากชุดข้อมูลของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: ทำความเข้าใจข้อมูลของคุณ

ก่อนที่จะเจาะลึกเกี่ยวกับวิศวกรรมฟีเจอร์ การทำความเข้าใจข้อมูลของคุณอย่างลึกซึ้งเป็นสิ่งสำคัญ วิเคราะห์การกระจายข้อมูล ระบุค่าที่หายไป ตรวจหาค่าผิดปกติ และสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การทำความเข้าใจคุณลักษณะของชุดข้อมูลจะแนะนำคุณในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลตลอดกระบวนการทางวิศวกรรมฟีเจอร์

ขั้นตอนที่ 2: การล้างข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า

การล้างข้อมูลเป็นขั้นตอนเบื้องต้นที่สำคัญในด้านวิศวกรรมฟีเจอร์ จัดการกับค่าที่หายไปผ่านเทคนิคการใส่ค่า เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน หรือการใช้แบบจำลองการทำนาย จัดการกับค่าผิดปกติตามความรู้โดเมนหรือใช้วิธีการทางสถิติ เช่น คะแนน Z หรือช่วงระหว่างควอไทล์ (IQR) สร้างมาตรฐานหรือทำให้คุณสมบัติตัวเลขเป็นมาตรฐานเพื่อให้มีสเกลที่ใกล้เคียงกัน ซึ่งช่วยให้อัลกอริทึมบางตัวทำงานได้ดีขึ้น

ขั้นตอนที่ 3: การเลือกคุณลักษณะ

การเลือกคุณสมบัติเกี่ยวข้องกับการเลือกคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องมากที่สุดซึ่งมีส่วนสำคัญต่อประสิทธิภาพของโมเดล ในขณะที่ละทิ้งคุณสมบัติที่ไม่เกี่ยวข้องหรือซ้ำซ้อน มีหลายวิธีในการเลือกคุณสมบัติ ได้แก่:

ก) การเลือกคุณลักษณะแบบ Univariate: SelectKBest, SelectPercentile และเทคนิคที่คล้ายกันโดยอิงจากการทดสอบทางสถิติ

b) การกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ (RFE): ซ้ำแล้วซ้ำอีกเพื่อลบคุณลักษณะที่มีนัยสำคัญน้อยที่สุด

c) คุณลักษณะความสำคัญจากแบบจำลองแบบต้นไม้: แยกคะแนนความสำคัญจากแผนผังการตัดสินใจหรือแบบจำลองทั้งมวล

ขั้นตอนที่ 4: การเปลี่ยนแปลงคุณลักษณะ

การเปลี่ยนแปลงฟีเจอร์มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้ข้อมูลเหมาะสมกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้น และปรับปรุงประสิทธิภาพ เทคนิคทั่วไปบางประการ ได้แก่:

ก) การปรับขนาด: StandardScaler หรือ MinMaxScaler เพื่อนำคุณสมบัติด้านตัวเลขมาสู่ระดับที่ใกล้เคียงกัน

b) การแปลงบันทึก: เพื่อลดผลกระทบของค่าผิดปกติและแปลงข้อมูลที่บิดเบี้ยวให้เป็นการกระจายแบบปกติมากขึ้น

c) การแปลง Box-Cox: สำหรับการรักษาเสถียรภาพของความแปรปรวนและทำให้ข้อมูลเหมือนเกาส์เซียนมากขึ้น

d) การเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่: แปลงข้อมูลเชิงหมวดหมู่เป็นการแสดงตัวเลข (เช่น การเข้ารหัสแบบร้อนแรงเดียว การเข้ารหัสฉลาก)

ขั้นตอนที่ 5: การสร้างคุณลักษณะ

ในบางกรณี การสร้างคุณลักษณะใหม่ตามความรู้โดเมนหรือข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมาก การสร้างคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการสร้างคุณลักษณะใหม่จากคุณลักษณะที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น:

ก) คุณสมบัติพหุนาม: สร้างเงื่อนไขการโต้ตอบโดยการรวมคุณสมบัติที่มีอยู่เพื่อรวบรวมความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้น

b) คุณสมบัติตามเวลา: แยกข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากการประทับเวลา เช่น วัน เดือน ปี หรือวันในสัปดาห์

c) คุณสมบัติรวม: คำนวณสถิติสรุป (ค่าเฉลี่ย ผลรวม สูงสุด นาที) จากจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ขั้นตอนที่ 6: การจัดการข้อความและข้อมูลหมวดหมู่

ข้อมูลข้อความและข้อมูลหมวดหมู่จำเป็นต้องได้รับการดูแลเป็นพิเศษในด้านวิศวกรรมฟีเจอร์ ลองใช้เทคนิคเช่น:

ก) การทำให้เป็นเวกเตอร์ข้อความ: แปลงข้อมูลข้อความเป็นการแสดงตัวเลขโดยใช้วิธีการเช่น TF-IDF หรือการฝังคำ (Word2Vec, GloVe)

b) การฝังเอนทิตี: แปลงตัวแปรเชิงหมวดหมู่ให้เป็นการแสดงเวกเตอร์หนาแน่น ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อมูลเชิงหมวดหมู่ที่มีคาร์ดินาลลิตีสูง

c) การแฮชคุณลักษณะ: แมปข้อมูลหมวดหมู่ให้เป็นจำนวนมิติคงที่ ช่วยลดความต้องการหน่วยความจำ

ขั้นตอนที่ 7: การปรับขนาดคุณลักษณะและการทำให้เป็นมาตรฐาน

อาจจำเป็นต้องมีการปรับขนาดคุณลักษณะและการทำให้เป็นมาตรฐาน ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมที่ใช้ การปรับขนาดคุณสมบัติเชิงตัวเลขให้อยู่ในช่วงใกล้เคียงกันช่วยให้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมตามการไล่ระดับสีมาบรรจบกันเร็วขึ้น และป้องกันไม่ให้คุณสมบัติบางอย่างครอบงำคุณสมบัติอื่นๆ

ขั้นตอนที่ 8: การตรวจสอบคุณสมบัติทางวิศวกรรม

หลังจากดำเนินการวิศวกรรมฟีเจอร์แล้ว การตรวจสอบประสิทธิภาพก็เป็นสิ่งสำคัญ ใช้เทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องข้ามเพื่อให้แน่ใจว่าคุณลักษณะทางวิศวกรรมสามารถสรุปได้ดีและไม่เหมาะสมกับข้อมูลการฝึกอบรมมากเกินไป

วิศวกรรมฟีเจอร์เป็นกระบวนการที่ต้องทำซ้ำๆ ซึ่งต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับข้อมูล ความคิดสร้างสรรค์ และความรู้ในขอบเขต คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ของคุณได้อย่างมากด้วยการเลือก เปลี่ยนแปลง และการสร้างฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้อง อย่าลืมตรวจสอบตัวเลือกทางวิศวกรรมฟีเจอร์ของคุณ และเตรียมพร้อมที่จะทำซ้ำและปรับแต่งแนวทางของคุณตามความจำเป็น ด้วยวิศวกรรมฟีเจอร์ที่รอบคอบและรอบคอบ คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพที่แท้จริงของโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิงของคุณและมอบผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น