هندسة المميزات

هي عملية تحويل البيانات الخام إلى ميزات أكثر صلة وإفادة لنماذج التعلم الآلي. تتضمن الخطوات الرئيسية لهندسة المميزات ما يلي:

استخراج المميزات:

• استخراج المميزات ذات الصلة من البيانات الخام.
• يمكن إجراء ذلك باستخدام تقنيات مثل التحليل الإحصائي والتجميع.

اختيار المميزات:

• تحديد المميزات التي لها أكبر تأثير على الهدف.
• يمكن استخدام أساليب مثل اختبار فرضية t واختيار المميزات المتكررة.

تخفيض الأبعاد:

• تقليل عدد المميزات دون فقد الكثير من المعلومات.
• يمكن استخدام تقنيات مثل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) والتحليل التمييزي الخطي (LDA).

تحليل المكونات الرئيسية (PCA):

• تقنية تخفيض الأبعاد التي تحدد المميزات المتجهات الذاتية التي تفسر أكبر قدر من التباين في البيانات.
• يحافظ على أقصى قدر من التباين في البيانات مع تقليل عدد المميزات.

الخطوات العملية لهندسة المميزات

• فهم البيانات: تحديد نوع البيانات ومصدرها وهدف نموذج التعلم الآلي.
• استخراج المميزات: استخدام تقنيات مختلفة لاستخراج المميزات ذات الصلة من البيانات.
• اختيار المميزات: تحديد المميزات التي لها أكبر تأثير على الهدف.
• تخفيض الأبعاد: تقليل عدد المميزات إذا لزم الأمر باستخدام تقنيات مثل PCA.
• إنشاء ميزات جديدة: يمكن إنشاء ميزات جديدة عن طريق تحويل أو دمج الميزات الحالية.

مثال باستخدام بايثون:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

# تحميل البيانات الخام
df = pd.read_csv('raw_data.csv')

# تطبيع البيانات
scaler = StandardScaler()
df_scaled = scaler.fit_transform(df)

# تطبيق PCA
pca = PCA(n_components=2)
df_pca = pca.fit_transform(df_scaled)