Feature Engineering
Het proces van het selecteren, aanpassen of creëren van variabelen uit ruwe data om machine learning modellen te verbeteren en nauwkeuriger te maken.
Feature Engineering
Feature Engineering omvat technieken waarmee ruwe data wordt omgezet in een geschikt format voor algoritmen, door relevante kenmerken te ontwikkelen die het leerproces van modellen aanzienlijk verbeteren. Dit kan handmatig worden gedaan door data-analisten of via geautomatiseerde methoden.
Een voorbeeld van Feature Engineering
Stel je een dataset voor van een autodealer. In plaats van alleen te kijken naar de prijs van een auto, zou je 'leeftijd van de auto', 'aantal kilometers' en 'merk' kunnen combineren om een nieuwe variabele te creëren die beter voorspelt of een auto snel verkocht zal worden.
Extra informatie over Feature Engineering:
- Feature Engineering is essentieel voor de effectiviteit van machine learning modellen, omdat de kwaliteit van de inputkenmerken direct invloed heeft op de prestaties van deze modellen.
- Het combineren van meerdere variabelen tot één enkele feature of het opschonen van data is vaak erg nuttig om verborgen patronen te onthullen die anders over het hoofd worden gezien.
- In het kader van Deep Learning komt Feature Engineering minder expliciet naar voren omdat neurale netwerken in staat zijn zelf impactvolle features te leren.
Toffe artikelen die we vonden over Feature Engineering