Создание признаков, также известное как разработка признаков, представляет собой процесс выбора, извлечения и преобразования необработанных данных в признаки, которые можно использовать в качестве входных данных для модели машинного обучения. Цель характеристики — создать представление данных, которое фиксирует наиболее важную информацию и взаимосвязи между функциями и целевой переменной.

Характеристика домена:

Специфическая для предметной области функция включает в себя создание функций, специфичных для конкретной области или приложения. Например, при обработке естественного языка специфичные для предметной области функции могут включать количество слов, длину предложений и теги частей речи. В компьютерном зрении специфичные для предметной области функции могут включать обнаружение краев, цветовые гистограммы и функции текстуры.

Вот несколько примеров особенностей домена:

  1. Обработка естественного языка (NLP). В NLP характеристика включает преобразование текстовых данных в числовые признаки, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Общие характеристики в НЛП включают наборы слов, TF-IDF (термин частотно-обратная частота документа) и встраивания слов. Эти характеристики собирают информацию о частоте и контексте слов в документе.
  2. Компьютерное зрение. В компьютерном зрении характеристика включает преобразование изображений в числовые признаки, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Общие характеристики в компьютерном зрении включают SIFT (масштабно-инвариантное преобразование признаков), HOG (гистограмму ориентированных градиентов) и CNN (сверточные нейронные сети). Эти характеристики собирают информацию о визуальных характеристиках изображения, таких как края, текстуры и цвета.
  3. Анализ временных рядов. При анализе временных рядов характеристика включает преобразование данных временных рядов в числовые признаки, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Общие характеристики в анализе временных рядов включают запаздывающие значения, скользящие средние значения и преобразования Фурье. Эти характеристики собирают информацию о шаблонах и тенденциях в данных временных рядов.
  4. Финансовое моделирование. В финансовом моделировании характеристика включает преобразование финансовых данных в числовые функции, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Общие характеристики в финансовом моделировании включают технические индикаторы, такие как скользящие средние, индекс относительной силы и полосы Боллинджера. Эти характеристики собирают информацию об исторических данных о цене и объеме финансового актива.

В целом, предметно-ориентированная характеристика является критически важным компонентом моделей машинного обучения в различных областях, таких как NLP, компьютерное зрение, анализ временных рядов и финансовое моделирование. Выбирая и преобразовывая соответствующие функции, модели машинного обучения могут собирать наиболее важную информацию и взаимосвязи в данных и делать точные прогнозы или решения.