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Merkmalsentwicklung

Aus dem Englischen übersetzt

Feature Engineering ist der Vorverarbeitungsschritt, bei dem Rohdaten ausgewählt, transformiert und in Merkmale extrahiert werden, um die Leistung von Machine-Learning-Modellen zu verbessern. Es wird in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Physik, angewendet und ist für die Vorhersagegenauigkeit unerlässlich.

Feature Engineering ist ein Vorverarbeitungsschritt im überwachten maschinellen Lernen und in der statistischen Modellierung, der Rohdaten in einen effektiveren Satz von Eingaben transformiert. Jede Eingabe umfasst mehrere Attribute, die als Features bezeichnet werden. Indem Modelle mit relevanten Informationen versorgt werden, verbessert Feature Engineering deren Vorhersagegenauigkeit und Entscheidungsfähigkeit erheblich. Die Prinzipien gehen über maschinelles Lernen hinaus und finden Anwendung in wissenschaftlichen Bereichen wie der Physik, wo dimensionslose Zahlen wie die Reynolds-Zahl in der Strömungsmechanik, die Nusselt-Zahl in der Wärmeübertragung und die Archimedes-Zahl in der Sedimentation konstruiert werden, und analytische Lösungen für die Festigkeitslehre als erste Näherungen entwickelt werden.

Cluster-Anwendungen

Feature Engineering wird häufig für das Clustering von Feature-Objekten oder Stichproben-Objekten in Datensätzen eingesetzt. Methoden, die auf Matrixzerlegung basieren, insbesondere solche mit Nichtnegativitätsbeschränkungen für Feature-Koeffizienten, werden umfassend angewendet. Dazu gehören die Nichtnegative Matrixfaktorisierung (NMF), die Nichtnegative Matrix-Tri-Faktorisierung (NMTF) und die Nichtnegative Tensorzerlegung/Faktorisierung (NTF/NTD). Die Nichtnegativitätsbeschränkungen ergeben teilbasierte Darstellungen, und verschiedene Faktormatrizen weisen natürliche Clustering-Eigenschaften auf. Erweiterungen umfassen orthonormalitätsbeschränkte Faktorisierung für hartes Clustering und Manifold Learning zur Bewältigung inhärenter Algorithmusprobleme.

Andere Ansätze nutzen gemeinsame verborgene Strukturen über mehrere zusammenhängende Datensätze hinweg, um ein konsensuelles Clustering zu erhalten. Multi-View-Klassifikation basierend auf Consensus-Matrix-Zerlegung (MCMD) extrahiert ein gemeinsames Clustering-Schema über Datensätze hinweg, gibt skalenvariante und skaleninvariante Klassenlabels aus, ist robust gegenüber fehlenden Informationen, kann form- und skalenbasierte Ausreißer erkennen und verarbeitet hochdimensionale Daten effektiv. Gekoppelte Matrix- und Tensorzerlegungen sind in der Multi-View-Feature-Engineering beliebt.

Prädiktive Modellierung

Im maschinellen Lernen und in der statistischen Modellierung umfasst Feature Engineering die Auswahl, Erstellung, Transformation und Extraktion von Features. Zu den Schlüsselkomponenten gehören die Feature-Erstellung aus vorhandenen Daten, die Transformation und Imputation fehlender oder ungültiger Features, die Dimensionsreduktion durch Methoden wie Hauptkomponentenanalyse (PCA), Unabhängigkeitskomponentenanalyse (ICA) und Lineare Diskriminanzanalyse (LDA) sowie die Auswahl relevanter Features basierend auf Wichtigkeitswerten und Korrelationsmatrizen.

Features variieren in ihrer Bedeutung; selbst relativ unbedeutende Features können zu einem Modell beitragen. Die Feature-Auswahl kann die Anzahl der Features reduzieren, um Überanpassung zu verhindern. Feature-Explosion tritt auf, wenn die Anzahl der identifizierten Features zu groß für eine effektive Modellschätzung ist, oft verursacht durch Feature-Vorlagen oder Feature-Kombinationen, die nicht durch ein lineares System dargestellt werden können. Sie kann durch Regularisierung, Kernel-Methoden und Feature-Auswahl begrenzt werden.

Feature-Vorlagen

Feature-Vorlagen sind abstrakte Spezifikationen von Features, die verwendet werden, um die Menge der Features automatisch aus jeder Instanz im Trainings- und Testsatz zu befüllen. Sie ermöglichen die automatische Generierung großer Zahlen spezifischer Features und reduzieren den manuellen Codierungsaufwand.

Automatisierung

Die Automatisierung des Feature Engineering ist seit den 1990er Jahren ein Forschungsthema, und kommerzielle Software für maschinelles Lernen, die es integriert, ist seit 2016 verfügbar. Die akademische Literatur unterteilt sich in zwei Haupttypen: Multi-relationales Entscheidungsbaum-Lernen (MRDTL) und Deep Feature Synthesis.

Multi-relationales Entscheidungsbaum-Lernen (MRDTL)

MRDTL erweitert traditionelle Entscheidungsbaummethoden auf relationale Datenbanken und behandelt komplexe Datenbeziehungen über Tabellen hinweg. Es verwendet Selektionsgraphen als Entscheidungsknoten, die systematisch verfeinert werden, bis ein Abbruchkriterium erreicht ist. Die meisten Implementierungen basieren auf relationalen Datenbanken, was zu redundanten Operationen führt, die durch Techniken wie Tuple-ID-Propagation reduziert werden können.

Open-Source-Implementierungen

Mehrere Open-Source-Bibliotheken automatisieren das Feature Engineering für relationale Daten und Zeitreihen:

  • featuretools: Python-Bibliothek zur Transformation von Zeitreihen- und relationalen Daten in Feature-Matrizen.
  • MCMD: Open-Source-Algorithmus für das gemeinsame Clustering mehrerer Datensätze.
  • OneBM (One-Button Machine): Kombiniert Feature-Transformationen und -Auswahl auf relationalen Daten und reduziert die Datenexplorationszeit.
  • getML community: C/C++-Werkzeug mit Python-Schnittstelle, mindestens 60-mal schneller als tsflex, tsfresh, tsfel, featuretools oder kats.
  • tsfresh: Python-Bibliothek für die Extraktion von Zeitreihen-Features, die die Feature-Qualität durch Hypothesentests bewertet.
  • tsflex: Python-Bibliothek für Zeitreihen-Features, schneller und speichereffizienter als tsfresh, seglearn oder tsfel.
  • seglearn: Erweiterung für multivariate, sequenzielle Zeitreihendaten für scikit-learn.
  • tsfel: Python-Paket für die Extraktion von Zeitreihen-Features.
  • kats: Python-Toolkit für Zeitreihenanalyse.

Deep Feature Synthesis

Der Deep-Feature-Synthesis-Algorithmus (DFS) schlug 615 von 906 menschlichen Teams in einem Wettbewerb und demonstrierte damit seine Effektivität.

Feature-Stores

Ein Feature-Store ist ein zentrales Repository, in dem Features für den ausdrücklichen Zweck der Modelltrainierung oder Vorhersage gespeichert und organisiert werden. Er ermöglicht Datenwissenschaftlern, Gruppen von Features zu erstellen oder zu aktualisieren und gewährleistet Konsistenz und Wiederverwendbarkeit über verschiedene Modelle und Anwendungen hinweg.

Siehe auch

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Kategorien:feature-engineering·machine-learning·data-preprocessing·data-science
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