Funktionskonstruktion

Funktionskonstruktion är en viktig del av maskininlärning som innebär att skapa nya funktioner från rådata för att förbättra modellens prestanda. Här är de viktigaste stegen:

Funktionsutvinning

Det första steget är att utvinna relevanta funktioner från rådata. Detta kan göras genom att:

• Dela upp text i ord eller fraser
• Extraherar numeriska mätningar
• Konvertera kategoriska variabler till dummies

Funktionsval

När du har extraherat funktioner måste du välja de som är mest relevanta för din modell. Detta kan göras genom att:

• Beräkna korrelationen mellan funktioner och målvärdet
• Använda fjärilsdiagram för att visualisera funktioners fördelning
• Utföra statistiska tester

Dimensionsreduktion

Dimensionsreduktion är att minska antalet funktioner utan att förlora viktig information. Detta kan göras genom:

• Prinsipal komponentanalys (PCA): Transformerar data till ett nytt koordinatsystem där de första komponenterna förklarar mest variation
• Linjär diskriminantanalys (LDA): Transformerar data för att maximera separeringen mellan klasser

Skapande av nya funktioner

Du kan också skapa nya funktioner genom att kombinera befintliga funktioner. Detta kan göras genom:

• Lägg till funktioner
• Subtrahera funktioner
• Multiplicera funktioner
• Dela upp funktioner

Python-exempel:

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

# Läs in data
data = pd.read_csv('raw_data.csv')

# Normalisera data
scaler = StandardScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# Utför PCA
pca = PCA(n_components=2)
data = pca.fit_transform(data)

# Skapa ett diagram
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
plt.show()

Detta exempel visar hur man använder PCA för att minska dimensionaliteten i data och visualisera den.