از ویژگی ها تا عملکرد: ایجاد مدل های پیش بینی قوی

مهندسی ویژگی و آموزش مدل در قلب تبدیل داده‌های خام به قدرت پیش‌بینی است و کاوش اولیه را به بینش نهایی متصل می‌کند. این راهنما به بررسی تکنیک هایی برای شناسایی متغیرهای مهم، ایجاد ویژگی های جدید و انتخاب الگوریتم های مناسب می پردازد. همچنین تکنیک‌های پیش‌پردازش ضروری مانند مدیریت داده‌های از دست رفته و رمزگذاری متغیرهای طبقه‌بندی را پوشش خواهیم داد. این رویکردها برای کاربردهای مختلف، از پیش‌بینی روند تا طبقه‌بندی داده‌ها، اعمال می‌شوند. با تقویت این مهارت ها، پروژه های علم داده خود را بهبود می بخشید و بینش های ارزشمند را از داده های خود باز می کنید.

بیایید شروع کنیم.

از ویژگی ها تا عملکرد: ایجاد مدل های پیش بینی قوی
عکس توسط وان سان ییپ. برخی از حقوق محفوظ است.

انتخاب ویژگی و مهندسی

انتخاب ویژگی و مهندسی مراحل حیاتی هستند که می توانند تأثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل شما داشته باشند. این فرآیندها مجموعه داده های شما را به با ارزش ترین اجزای پروژه شما اصلاح می کند.

1. ویژگی های مهم را شناسایی کنید: همه ویژگی های مجموعه داده شما به یک اندازه برای مدل شما مفید نیستند. تکنیک هایی مانند تحلیل همبستگی، اطلاعات متقابل و اهمیت ویژگی از مدل های درختی می توانند به شناسایی مرتبط ترین ویژگی ها کمک کنند. مقاله ما “استفاده استراتژیک از انتخابگر متوالی ویژگی برای پیش بینی قیمت مسکن» راهنمای نحوه شناسایی پیش بینی ترین ویژگی عددی در یک مجموعه داده را ارائه می دهد. همچنین نمونه‌ای از مهندسی ویژگی را نشان می‌دهد و اینکه چگونه ادغام دو ویژگی می‌تواند گاهی به یک پیش‌بینی‌کننده منفرد منجر شود.
2. استفاده از ذهنیت سیگنال به نویز: روی ویژگی هایی تمرکز کنید که سیگنال پیش بینی قدرتمندی را در اختیار شما قرار می دهد و در عین حال نویز را به حداقل می رساند. بسیاری از ویژگی‌های نامربوط می‌تواند منجر به بیش از حد برازش شود، جایی که مدل شما در داده‌های آموزشی عملکرد خوبی دارد اما در داده‌های جدید و دیده نشده ضعیف عمل می‌کند. راهنمای ما برای “یافتن نقطه شیرین در رگرسیون خطی» می تواند به شما کمک کند ترکیب موثری از ویژگی هایی را پیدا کنید که سیگنال های پیش بینی قدرتمندی را ارائه می دهند. بیشتر همیشه بهتر نیست، زیرا وارد کردن ویژگی‌های نامربوط به مدل می‌تواند مدل را گیج کند و بنابراین مدل ممکن است قبل از تأیید عدم مفید بودن ویژگی به داده‌های بیشتری نیاز داشته باشد.
3. مدیریت چند خطی: هنگامی که ویژگی ها به شدت مرتبط هستند، این می تواند برای برخی از مدل ها مشکلاتی ایجاد کند. تکنیک هایی مانند VIF (عامل تورم واریانس) می تواند به شناسایی و رسیدگی به چند خطی بودن کمک کند. برای کسب اطلاعات بیشتر، مقاله ما را ببینید “شناسایی و غلبه بر چند خطی کامل در مجموعه داده های بزرگ“.

آماده سازی داده ها برای آموزش مدل

قبل از آموزش مدل خود، باید داده های خود را به درستی آماده کنید:

1. مقیاس بندی و عادی سازی: بسیاری از مدل‌ها زمانی که ویژگی‌ها در مقیاس مشابه باشند بهترین عملکرد را دارند، زیرا این امر مانع از تأثیر نامتناسب متغیرهای خاص بر نتایج می‌شود. برای این منظور می توان از تکنیک هایی مانند StandardScaler یا MinMaxScaler استفاده کرد. ما این را به طور عمیق در “به سوی موفقیت: پیاده سازی و بهینه سازی مدل های جریمه شده“.
2. انتساب داده های از دست رفته: اگر داده‌ای را از دست داده‌اید، باید تصمیم بگیرید که چگونه آن را مدیریت کنید. گزینه‌ها عبارتند از imputation (پر کردن مقادیر از دست رفته) یا استفاده از مدل‌هایی که می‌توانند مستقیماً داده‌های از دست رفته را مدیریت کنند. مقاله ما “پر کردن شکاف ها: راهنمای مقایسه ای برای تکنیک های انتساب در یادگیری ماشین» در مورد این موضوع مشاوره ارائه می دهد.
3. مدیریت متغیرهای طبقه بندی شده: متغیرهای دسته‌بندی اغلب باید قبل از استفاده در بسیاری از مدل‌ها کدگذاری شوند. یک تکنیک متداول رمزگذاری تک داغ است که ما در “رمزگذاری تک داغ: درک “گرمی” داده ها“. اگر دسته‌های ما ترتیب معنی‌داری دارند، می‌توانیم استفاده از کدگذاری ترتیبی را نیز بررسی کنیم که در آن برجسته می‌کنیم. این پیام.

مدل خود را انتخاب کنید

انتخاب مدل به نوع مشکل و ویژگی های داده شما بستگی دارد:

1. مبانی رگرسیون خطی: برای روابط ساده بین ویژگی ها و متغیرهای هدف، رگرسیون خطی می تواند نقطه شروع خوبی باشد.
2. تکنیک های رگرسیون پیشرفته: برای روابط پیچیده تر، می توانید رگرسیون چند جمله ای یا مدل های غیرخطی دیگر را در نظر بگیرید. ببینید “تصویر برداری منحنی: مدل سازی پیشرفته با رگرسیون چند جمله ای» برای جزئیات بیشتر
3. مدل های درختی: درختان تصمیم و انواع مجموعه آنها می توانند روابط غیرخطی پیچیده و تعاملات بین ویژگی ها را ثبت کنند. ما آنها را در “انشعاب: کاوش الگوهای درخت برای رگرسیون“.
4. روش های مجموعه: تکنیک های گروهی اغلب عملکرد پیش بینی را با ترکیب چند مدل بهبود می بخشد. روش‌های کیسه‌زنی مانند جنگل‌های تصادفی می‌تواند ثبات را بهبود بخشد و بیش از حد مناسب را کاهش دهد. “از تک درختان تا جنگل ها: بهبود پیش بینی املاک و مستغلات با استفاده از مجموعه ها» جهش عملکرد بین درخت تصمیم ساده و Bagging را برجسته می کند. تقویت الگوریتم ها، به ویژه تقویت گرادیان، می تواند دقت را بیشتر کند. مقاله ما “Boosting Over Bagging: بهبود دقت پیش بینی با استفاده از رگرسیورهای تقویت کننده گرادیان» سناریویی را نشان می‌دهد که در آن تکنیک‌های تقویت بهتر از کیسه‌بندی عمل می‌کنند.

ارزیابی عملکرد مدل

هنگامی که مدل شما آموزش داده شد، ارزیابی دقیق عملکرد آن بسیار مهم است:

1. شکست آزمون قطار و اعتبارسنجی متقابل: برای ارزیابی صحیح مدل خود، باید آن را روی داده هایی که در طول آموزش ندیده است آزمایش کنید. این معمولاً از طریق تقسیم‌های آزمایشی قطار یا اعتبارسنجی متقابل انجام می‌شود. ما این را در “از تست آموزشی تا اعتبارسنجی متقابل: پیشبرد ارزیابی مدل شما“. اعتبار سنجی متقاطع K-fold می تواند تخمین قوی تری از عملکرد مدل نسبت به یک تقسیم آزمایشی قطار ارائه دهد.
2. شاخص های کلیدی عملکرد: انتخاب معیارهای مناسب برای ارزیابی دقیق عملکرد مدل شما ضروری است. انتخاب معیارها بستگی به این دارد که آیا شما به یک مشکل رگرسیون یا طبقه بندی رسیدگی می کنید. برای مشکلات رگرسیون، معیارهای رایج شامل میانگین مربعات خطا (MSE)، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای مطلق (MAE) و مجذور R (R²) است. برای مشکلات طبقه بندی، معیارهای پرکاربرد شامل دقت، دقت، یادآوری، امتیاز F1 و ROC AUC است.
3. منحنی های یادگیری: ترسیم امتیازهای آموزشی و اعتبار سنجی در برابر اندازه مجموعه آموزشی می تواند به تشخیص اضافه برازش یا عدم تناسب کمک کند. این منحنی‌ها نشان می‌دهند که چگونه با افزایش داده‌های آموزشی، عملکرد مدل تغییر می‌کند. اگر امتیاز آموزش بسیار بالاتر از امتیاز اعتبار سنجی باشد، به خصوص با داده های بیشتر، این نشان دهنده تطبیق بیش از حد است. برعکس، اگر هر دو امتیاز پایین و نزدیک به هم باشند، این ممکن است نشان دهنده عدم تناسب باشد. منحنی های یادگیری به تعیین اینکه آیا مدل شما بیش از حد مناسب است یا نه، یا از داده های بیشتری بهره می برد کمک می کند.

نتیجه گیری

فرآیند انتخاب ویژگی، آماده سازی داده ها، آموزش مدل و ارزیابی در قلب هر پروژه علم داده است. با دنبال کردن این مراحل و استفاده از تکنیک هایی که در مورد آنها بحث کردیم، به خوبی در راه ایجاد مدل های موثر و روشنگر خواهید بود.

به یاد داشته باشید که سفر از ویژگی ها به عملکرد اغلب تکراری است. با خیال راحت مراحل قبلی را مرور کنید، رویکرد خود را اصلاح کنید، و تکنیک های مختلف را در حین کار برای دستیابی به عملکرد مطلوب مدل آزمایش کنید. با تمرین و پشتکار، مهارت‌هایی را برای استخراج بینش‌های معنادار از مجموعه داده‌های پیچیده، اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، توسعه خواهید داد.