फ़ीचर इंजीनियरिंग

फ़ीचर इंजीनियरिंग मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग में डेटा को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त रूप में तैयार करने की एक प्रक्रिया है। इसे फीचर वेक्टराइजेशन, डेटा ट्रांसफॉर्मेशन या फीचर निर्माण के रूप में भी वर्णित किया गया है। फ़ीचर इंजीनियरिंग का उद्देश्य कच्चे डेटा से महत्वपूर्ण विशेषताओं का चयन करना और फिर इसे मशीन लर्निंग या पूर्वानुमानित मॉडलिंग के लिए उपयुक्त रूप में हेरफेर करना है।

फीचर इंजीनियरिंग प्रक्रिया में डेटा को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में बदलना शामिल है, जैसे गुणात्मक विशेषताओं को मापना या संख्यात्मक विशेषताओं को मानकीकृत करना। आमतौर पर विभिन्न प्रकार की तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जिनमें विवेकीकरण, सामान्यीकरण, एकत्रीकरण, चयन, समूहीकरण और परिवर्तन शामिल हैं।

विवेकीकरण में निरंतर विशेषताओं को अलग-अलग मूल्यों में विभाजित करना शामिल है, जिन्हें आमतौर पर डिब्बे के रूप में जाना जाता है। इससे ओवरफिटिंग की संभावना कम हो जाती है और फीचर संबंध सरल हो जाते हैं।

सामान्यीकरण सुविधाओं को उस सीमा तक स्केल करने की प्रक्रिया है जो उपयोग किए गए विशेष एल्गोरिदम के लिए उपयुक्त है।

एकत्रीकरण किसी सुविधा के प्रासंगिक उदाहरणों पर सारांश, औसत, न्यूनतम या अधिकतम मान जैसे गणितीय संचालन करता है।

चयन में आम तौर पर रुचि की सुविधाओं की सूची को एक छोटे उपसमूह में कम करना शामिल होता है।

समूहीकरण एक समान तकनीक है लेकिन इसमें समान विशेषताओं को संयोजित करना और फिर एकत्रीकरण लागू करना शामिल है।

ट्रांसफ़ॉर्मिंग में मौजूदा सुविधाओं से नई सुविधाएँ बनाना शामिल है, जो मशीन सीखने की क्षमता के लिए गैर-विशिष्ट हो सकती हैं, लेकिन डेटा में सार्थक अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।

फ़ीचर इंजीनियरिंग कई मशीन लर्निंग कार्यों में प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है क्योंकि इससे सटीकता में सुधार हो सकता है। फीचर इंजीनियरिंग की प्रक्रिया के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और डेटा की समझ और प्रदर्शन को बढ़ाने वाले तरीके से सुविधाओं को चुनने और बदलने की क्षमता की आवश्यकता होती है। चूंकि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की सफलता अक्सर फीचर इंजीनियरिंग प्रक्रिया पर बहुत अधिक निर्भर करती है, इसलिए यह कई मशीन लर्निंग कार्यों में एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है।