Özellik mühendisliği, makine öğrenimi ve veri madenciliğinde verileri makine öğrenimi algoritmalarına uygun bir forma hazırlamak için kullanılan bir prosedürdür. Özellik vektörleştirme, veri dönüştürme veya özellik oluşturma olarak da tanımlanır. Özellik mühendisliğinin amacı, ham verilerden önemli özellikleri seçmek ve ardından bunları makine öğrenimi veya tahmine dayalı modelleme için uygun bir forma dönüştürmektir.

Özellik mühendisliği süreci, nitel özelliklerin nicelleştirilmesi veya sayısal özelliklerin standartlaştırılması gibi verilerin sayısal temsile dönüştürülmesini içerir. Ayrıklaştırma, normalleştirme, toplama, seçme, gruplama ve dönüştürme dahil olmak üzere çeşitli teknikler yaygın olarak kullanılmaktadır.

Ayrıklaştırma, sürekli özelliklerin tipik olarak kutu olarak bilinen ayrık değerlere bölünmesini içerir. Bu, aşırı uyum olasılığını azaltır ve özellik ilişkilerini basitleştirir.

Normalleştirme, özelliklerin kullanılan belirli algoritma için uygun bir aralığa ölçeklendirilmesi işlemidir.

Toplama, bir özelliğin ilgili örnekleri üzerinde toplama, ortalamalar, minimum veya maksimum değerler gibi matematiksel işlemleri gerçekleştirir.

Seçim tipik olarak ilgilenilen özellikler listesinin daha küçük bir alt kümeye indirgenmesini içerir.

Gruplama benzer bir tekniktir ancak benzer özelliklerin birleştirilmesini ve ardından toplama işleminin uygulanmasını içerir.

Dönüştürme, mevcut özelliklerden makine öğrenimi yeteneği için karakteristik olmayan, ancak verilere ilişkin anlamlı bilgiler sağlayan yeni özellikler oluşturmayı içerir.

Özellik mühendisliği, birçok makine öğrenimi görevinde sürecin önemli bir parçasıdır çünkü doğruluğun artmasını sağlayabilir. Özellik mühendisliği süreci, makine öğrenimi algoritmalarının ve verilerin anlaşılmasını ve özellikleri performansı artıracak şekilde seçme ve dönüştürme becerisini gerektirir. Bir makine öğrenimi algoritmasının başarısı genellikle büyük ölçüde özellik mühendisliği sürecine bağlı olduğundan, birçok makine öğrenimi görevinde vazgeçilmez bir parça haline gelmiştir.

Proxy Seçin ve Satın Alın

Veri Merkezi Proxyleri

Dönen Proxyler

UDP Proxyleri

Dünya Çapında 10.000'den Fazla Müşterinin Güvendiği

Vekil Müşteri
Vekil Müşteri
Vekil Müşteri flowch.ai
Vekil Müşteri
Vekil Müşteri
Vekil Müşteri