Čo je feature engineering?

Feature engineering (v slovenskom preklade inžinierstvo príznakov) je proces výberu, transformácie a vytvárania premenných (príznakov) zo surových dát s cieľom zlepšiť výkon modelov strojového učenia. Ide o kľúčovú fázu v procese prípravy dát pre machine learning (ML), ktorá priamo ovplyvňuje schopnosť modelu rozpoznávať vzory a robiť presné predikcie.

Ako prebieha feature engineering?

Proces inžinierstva príznakov zahŕňa niekoľko krokov. Prvým je analýza dostupných dát a pochopenie ich štruktúry. Nasleduje výber relevantných atribútov, ktoré majú potenciál prispieť k predikcii cieľovej premennej.

Transformácia dát môže zahŕňať normalizáciu číselných hodnôt, kódovanie kategorických premenných alebo agregáciu časových radov. Pri extrahovaní príznakov sa vytvárajú nové premenné kombinovaním existujúcich – napríklad výpočet pomeru dvoch hodnôt alebo extrakcia dňa v týždni z dátumu.

Dôležitou súčasťou je aj redukcia dimenzionality, ktorá odstraňuje redundantné alebo málo informatívne príznaky. Tento krok znižuje výpočtovú náročnosť a pomáha predchádzať pretrénovaniu modelu.

Typy feature engineeringu

Feature engineering sa líši podľa typu spracovávaných dát. Pri štruktúrovaných dátach v tabuľkách ide najmä o matematické transformácie a kombinácie existujúcich stĺpcov. Textové dáta vyžadujú tokenizáciu, odstránenie stop slov alebo prevod na vektorové reprezentácie.

Obrazové dáta prechádzajú extrakciou hrán, detekciou rohov alebo výpočtom histogramov farieb. Pri časových radoch sa vytvárajú príznaky ako kĺzavé priemery, sezónne komponenty alebo lag premenné.

Vieš, že…

…kvalita príznakov má často väčší vplyv na výkon ML modelu ako výber samotného algoritmu? Skúsení datoví vedci venujú až 80 % času práve príprave dát a inžinierstvu príznakov.

Automatizovaný feature engineering

Manuálne vytváranie príznakov vyžaduje expertné znalosti v danej doméne a je časovo náročné. Preto vznikli nástroje pre automatizovaný feature engineering, ktoré systematicky generujú a testujú rôzne transformácie dát.

Tieto nástroje dokážu vytvoriť stovky potenciálnych príznakov a následne vyhodnotiť ich prínos pre predikčný model. Automatizácia však nenahradí doménové znalosti – kombinácia automatizovaného prístupu s expertným vstupom zvyčajne prináša najlepšie výsledky.

Praktické obmedzenia tejto metódy

Feature engineering má svoje limitácie. Pri nedostatočných doménových znalostiach môžu vzniknúť príznaky, ktoré sú štatisticky významné, ale v praxi nezmyselné. Rizikom je aj únik informácií z testovacej množiny do trénovacej, čo vedie k nerealisticky optimistickým výsledkom.

Pri veľmi vysokodimenzionálnych dátach narastá riziko náhodných korelácií. Niektoré moderné prístupy ako hlboké učenie dokážu automaticky extrahovať príznaky, čím čiastočne redukujú potrebu manuálneho inžinierstva príznakov.

Zdroje a odkazy

Použité zdroje:

• Google Machine Learning Crash Course – Feature Engineering: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/representation/feature-engineering

Odporúčané zdroje:

• Scikit-learn Documentation – Preprocessing and Feature Extraction: https://scikit-learn.org