Le cycle de vie de l’ingénierie des fonctionnalités: des données brutes aux entrées prêtes

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Dans la science des données et l’apprentissage automatique, les données brutes conviennent rarement à la consommation directe par les algorithmes. Transformer ces données en entrées significatives et structurées dont les modèles peuvent apprendre est une étape essentielle – ce processus est connu sous le nom Ingénierie de caractéristiques. L’ingénierie des caractéristiques peut avoir un impact sur les performances du modèle, parfois encore plus que le choix de l’algorithme lui-même.

Dans cet article, nous parcourons le parcours complet de l’ingénierie des fonctionnalités, à partir de données brutes et à la fin avec des entrées prête à former un modèle d’apprentissage automatique.

Introduction à l’ingénierie des fonctionnalités

L’ingénierie des fonctionnalités est l’art et la science de la création de nouvelles variables ou de la transformation de celles existantes à partir de données brutes pour améliorer la puissance prédictive des modèles d’apprentissage automatique. Cela implique des connaissances, de la créativité et des compétences techniques pour trouver des modèles et des relations cachés.

Pourquoi l’ingénierie des fonctionnalités est-elle importante?

• Améliorer la précision du modèle: En créant des fonctionnalités qui mettent en évidence les modèles clés, les modèles peuvent faire de meilleures prédictions.
• Réduire la complexité du modèle: Les fonctionnalités bien conçues simplifient le processus d’apprentissage, aidant les modèles à s’entraîner plus rapidement et à éviter un sur-ajustement.
• Améliorer l’interprétabilité: Les fonctionnalités significatives facilitent la compréhension de la façon dont un modèle prend des décisions.

Comprendre les données brutes

Les données brutes contient des incohérences, du bruit, des valeurs manquantes et des détails non pertinents. Comprendre la nature, le format et la qualité des données brutes est la première étape de l’ingénierie des fonctionnalités.

Les activités clés de cette phase comprennent:

• Analyse des données exploratoires (EDA): Utilisez des visualisations et des statistiques sommaires pour comprendre les distributions, les relations et les anomalies.
• Audit de données: Identifiez les types de variables (par exemple, numérique, catégorique, texte), vérifiez les valeurs manquantes ou incohérentes et évaluez la qualité globale des données.
• Comprendre le contexte du domaine: Apprenez ce que chaque fonctionnalité représente en termes réels et comment il se rapporte au problème résolu.

Nettoyage des données et prétraitement

Une fois que vous comprenez vos données brutes, l’étape suivante consiste à les nettoyer et à l’organiser. Ce processus supprime les erreurs et prépare les données afin qu’un modèle d’apprentissage automatique puisse les utiliser.

Les étapes clés comprennent:

• Gestion des valeurs manquantes: Décidez de supprimer des enregistrements avec des données manquantes ou de les remplir en utilisant des techniques telles que l’imputation moyenne / médiane ou le remplissage avant / arrière.
• Détection et traitement des valeurs aberrantes: Identifiez les valeurs extrêmes en utilisant des méthodes statistiques (par exemple, IQR, Z-Score) et décidez de les plafonner, de les transformer ou de les supprimer.
• Supprimer les doublons et les erreurs de fixation: Éliminez les lignes en double et les incohérences correctes telles que les fautes de frappe ou les entrées de données incorrectes.

Création de fonctionnalités

La création de fonctionnalités est le processus de génération de nouvelles fonctionnalités à partir de données brutes existantes. Ces nouvelles fonctionnalités peuvent aider un modèle d’apprentissage automatique à mieux comprendre les données et faire des prédictions plus précises.

Les techniques de création de caractéristiques courantes comprennent:

• Combinaison des fonctionnalités: Créez de nouvelles fonctionnalités en appliquant des opérations arithmétiques (par exemple, somme, différence, rapport, produit) sur les variables existantes.
• Extraction de fonctions de date / heure: Dériver des fonctionnalités telles que le jour de la semaine, le mois, le trimestre ou l’heure de la journée des champs d’horodatage pour capturer les modèles temporels.
• Extraction de caractéristiques texte: Convertissez les données de texte en fonctionnalités numériques à l’aide de techniques telles que les dénombrements de mots, le TF-IDF ou les incorporations de mots.
• Agrégations et statistiques de groupe: Calculer des moyens, des comptes ou des sommes regroupées par catégories pour résumer les informations.

Transformation des fonctionnalités

La transformation des fonctionnalités fait référence au processus de conversion des fonctionnalités de données brutes en format ou représentation plus adapté aux algorithmes d’apprentissage automatique. L’objectif est d’améliorer les performances, la précision ou l’interprétabilité d’un modèle.

Les techniques de transformation courantes comprennent:

• Éclatement: Normalisez les valeurs des fonctionnalités à l’aide de techniques telles que la mise à l’échelle ou la normalisation de Min-Max (Z-Score) pour s’assurer que toutes les fonctionnalités sont à une échelle similaire.
• Codage des variables catégorielles: Convertir les catégories en valeurs numériques en utilisant des méthodes telles que le codage à un hot, le codage d’étiquette ou le codage ordinal.
• Transformations logarithmiques et de puissance: Appliquer les transformations du journal, de la racine carrée ou de la boîte pour réduire l’asymétrie et stabiliser la variance des caractéristiques numériques.
• Caractéristiques polynomiales: Créez des termes d’interaction ou d’ordre supérieur pour capturer des relations non linéaires entre les variables.
• Rabattement: Convertir les variables continues en intervalles ou bacs discrets pour simplifier les modèles et gérer les valeurs aberrantes.

Sélection de fonctionnalités

Toutes les caractéristiques d’ingénierie n’améliorent pas les performances du modèle. La sélection des fonctionnalités vise à réduire la dimensionnalité, à améliorer l’interprétabilité et à éviter le sur-ajustement en choisissant les fonctionnalités les plus pertinentes.

Les approches incluent:

• Méthodes de filtre: Utilisez des mesures statistiques (par exemple, corrélation, test du chi carré, informations mutuelles) pour classer et sélectionner les fonctionnalités indépendamment de tout modèle.
• Méthodes d’emballage: Évaluez les sous-ensembles de fonctionnalités en formant des modèles sur différentes combinaisons et en sélectionnant celui qui donne les meilleures performances (par exemple, élimination récursive des fonctionnalités).
• Méthodes intégrées: Effectuez la sélection des fonctionnalités pendant la formation du modèle en utilisant des techniques comme Lasso (régularisation L1) ou l’importance des caractéristiques de l’arbre de décision.

Caractéristiques de l’ingénierie et des outils

Les fonctionnalités manuelles peuvent prendre du temps. Les outils et les bibliothèques modernes aident à automatiser les parties du cycle de vie d’ingénierie des fonctionnalités:

• Featuretools: Génère automatiquement des fonctionnalités à partir d’ensembles de données relationnels à l’aide d’une technique appelée «synthèse des fonctionnalités profondes».
• Frameworks: Des outils comme Google Automl et H2O.ai incluent l’ingénierie des fonctionnalités automatisées dans le cadre de leurs pipelines d’apprentissage automatique.
• Outils de préparation des données: Des bibliothèques telles que les pandas, les pipelines Scikit-Learn et Spark MLIB simplifient les tâches de nettoyage et de transformation des données.

Meilleures pratiques en matière d’ingénierie des fonctionnalités

Suivre les meilleures pratiques établies peut aider à garantir que vos fonctionnalités sont informatives, fiables et adaptées aux environnements de production:

• Tirer parti des connaissances du domaine: Incorporez des informations d’experts pour créer des fonctionnalités qui reflètent les phénomènes du monde réel et les priorités commerciales.
• Documenter tout: Gardez une documentation claire et versée de la façon dont chaque fonctionnalité est créée, transformée et validée.
• Utiliser l’automatisation: Utilisez des outils comme les magasins de fonctionnalités, les pipelines et la sélection automatisée des fonctionnalités pour maintenir la cohérence et réduire les erreurs manuelles.
• Assurer un traitement cohérent: Appliquez les mêmes techniques de prétraitement pendant la formation et le déploiement pour éviter les écarts dans les entrées du modèle.

Réflexions finales

L’ingénierie des fonctionnalités est l’une des étapes les plus importantes pour développer un modèle d’apprentissage automatique. Il aide à transformer les données brutes et brutes en entrées propres et utiles qu’un modèle peut comprendre et apprendre. En nettoyant les données, en créant de nouvelles fonctionnalités, en sélectionnant les plus pertinents et en utilisant les outils appropriés, nous pouvons améliorer les performances de nos modèles et obtenir des résultats plus précis.

Jayita Gulati est une passionnée d’apprentissage automatique et une écrivaine technique motivée par sa passion pour la construction de modèles d’apprentissage automatique. Elle est titulaire d’une maîtrise en informatique de l’Université de Liverpool.