Проектирование функций играет решающую роль в моделях машинного обучения. Он предполагает преобразование необработанных данных в формат, который эффективно представляет основные закономерности и отношения. В этой статье мы рассмотрим различные методы разработки функций, приведя примеры кода для каждого. Независимо от того, новичок вы или опытный специалист, это подробное руководство поможет вам улучшить ваши модели машинного обучения.

1. Численное проектирование функций:

   • Масштабирование: изменение масштаба числовых характеристик в определенный диапазон, например минимальное или максимальное масштабирование или стандартное масштабирование.
   • Преобразование журнала: применение функции логарифма для уменьшения влияния выбросов и достижения более гауссовского распределения.

   Пример: масштабирование:

   from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
   scaler = MinMaxScaler()
   scaled_features = scaler.fit_transform(features)

2. Разработка категориальных функций:

   • One-Hot Encoding: преобразование категориальных переменных в двоичные векторы, где каждая категория представлена ​​двоичным столбцом.
   • Порядковое кодирование: присвоение целых чисел категориям на основе их порядка или предопределенного сопоставления.

   Пример – горячее кодирование:

   from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
   encoder = OneHotEncoder()
   encoded_features = encoder.fit_transform(features)

3. Разработка текстовых функций:

   • Мешок слов: представление текстовых данных путем подсчета вхождения слов.
   • TF-IDF: расчет важности слов в документе на основе их частоты и обратной частоты документов.

   Пример: «Мешок слов»:

   from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
   vectorizer = CountVectorizer()
   vectorized_text = vectorizer.fit_transform(text_data)

4. Разработка функций временных рядов:

   • Запаздывающие функции: создание новых функций путем смещения данных временных рядов во времени.
   • Скользящая статистика: расчет статистических показателей, таких как среднее значение, стандартное отклонение и т. д., на основе скользящего окна данных.

   Пример – функции задержки:

   def create_lag_features(data, lag):
      lagged_data = data.shift(lag)
      return lagged_data
   lagged_data = create_lag_features(time_series_data, 1)

Проектирование функций — важнейший шаг в создании эффективных моделей машинного обучения. Используя различные методы, такие как численная, категориальная, текстовая разработка и разработка признаков временных рядов, вы можете извлечь значимую информацию из необработанных данных. В этой статье приведены примеры кода для каждого метода, которые позволят вам применить эти методы в своих проектах и ​​повысить производительность модели.