Importancia de la ingeniería de funciones en la construcción de modelos

El aprendizaje automático ha transformado la civilización en los últimos años. Se ha convertido en una de las industrias con mayor demanda y seguirá ganando popularidad. La creación de modelos es uno de los componentes centrales del aprendizaje automático. Implica crear algoritmos para analizar datos y hacer predicciones basadas en esos datos. Incluso los mejores algoritmos no funcionarán bien si las funciones no se construyen correctamente. En esta publicación de blog, veremos los beneficios de la ingeniería de características al crear modelos.

¿Qué es la ingeniería de funciones?

La ingeniería de características es el acto de identificar y modificar las características más importantes a partir de datos sin procesar para proporcionar entradas significativas para los modelos de aprendizaje automático. Las características son los rasgos o propiedades distintivas de un conjunto de datos que podrían afectar la conclusión de un modelo. En otras palabras, la ingeniería de características es la habilidad de elegir y modificar características de los datos para aumentar la capacidad de predicción de un modelo. Es una etapa crucial en el proceso de creación de modelos porque reduce el sobreajuste, disminuye la dimensionalidad y captura correlaciones intrincadas entre características, todo lo cual ayuda a que un modelo de aprendizaje automático funcione mejor. Podemos mejorar la precisión, eficacia e interpretabilidad del modelo eligiendo solo las características más pertinentes. La selección de características, la extracción de características y el escalado de características son ejemplos de enfoques de ingeniería de características. Incluso los mejores algoritmos de aprendizaje automático son ineficientes sin una ingeniería de funciones eficaz.

¿Por qué es importante la ingeniería de funciones?

Mejor rendimiento del modelo

El rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se mejora mediante la ingeniería de funciones. Podemos aumentar la precisión del modelo y disminuir el sobreajuste eligiendo y modificando las características apropiadas. En los modelos de aprendizaje automático, el sobreajuste es un problema típico cuando el modelo se vuelve demasiado complicado y comienza a coincidir demasiado bien con los datos de entrenamiento, lo que resulta en un peor rendimiento con datos nuevos. Al elegir solo las características que son más pertinentes para los datos disponibles y que tienen más probabilidades de generalizarse a nuevos datos, la ingeniería de características ayuda a reducir el sobreajuste.

Dimensionalidad reducida

La dimensionalidad de un conjunto de datos se puede reducir mediante el uso de ingeniería de características. Los conjuntos de datos de alta dimensión pueden ser difíciles de manejar y pueden dar lugar a un sobreajuste. La dimensionalidad de un conjunto de datos se puede reducir eligiendo solo las características más importantes, lo que simplifica su manejo y mejora el rendimiento del modelo.

Interpretabilidad mejorada

La interpretabilidad de un modelo de aprendizaje automático se puede mejorar aún más mediante la ingeniería de funciones. Podemos aprender más sobre las variables que influyen en el resultado del modelo eligiendo las características que sean más pertinentes para nuestras necesidades. En campos como la medicina, donde es crucial comprender las variables que afectan la evolución de las enfermedades, esto podría ser muy significativo.

Eficiencia mejorada

La eficacia de un modelo de aprendizaje automático se puede aumentar con el uso de ingeniería de funciones. Podemos limitar la cantidad de datos que deben analizarse, lo que da como resultado modelos más rápidos y eficaces, eligiendo sólo las características más pertinentes.

Técnicas de ingeniería de características

Selección de características

Las características más pertinentes de un conjunto de datos se eligen mediante la selección de características. Para hacer esto, se pueden utilizar varios métodos estadísticos, como calificaciones de significancia de características, información mutua y análisis de correlación. Podemos disminuir la dimensionalidad de un conjunto de datos, mejorar la precisión del modelo y disminuir el sobreajuste eligiendo solo las características más importantes.

Extracción de características

La idea de la extracción de funciones es crear nuevas funciones a partir de las existentes. Los métodos que se pueden utilizar para esto incluyen el análisis de componentes principales (PCA), el análisis discriminante lineal (LDA) y métodos de reducción de dimensionalidad no lineal como t-SNE. La dimensionalidad de un conjunto de datos se puede reducir y se pueden capturar relaciones complicadas entre características mediante la extracción de características.

Escalado de características

La técnica de dimensionar las características por igual se conoce como escalado de características. Para lograr esto, se pueden utilizar muchos métodos, como la estandarización, la normalización y el escalamiento mínimo-máximo. Como puede mejorar el rendimiento de varios algoritmos, como máquinas de vectores de soporte o K-vecinos más cercanos, el escalado de características es significativo.

Conclusión

En resumen, la ingeniería de funciones es esencial para crear modelos de aprendizaje automático. El sobreajuste, la dimensionalidad y las interacciones complejas entre funciones se pueden capturar mediante la ingeniería de funciones. Los métodos empleados en la ingeniería de funciones incluyen la extracción de funciones, el escalado de funciones y la selección de funciones. Estos métodos nos permiten crear modelos que son más precisos, efectivos y comprensibles, lo que mejora la toma de decisiones y los resultados en una variedad de industrias, incluidas la banca, la atención médica, el marketing y más. Por lo tanto, la ingeniería de características es crucial, y los científicos de datos y los especialistas en aprendizaje automático deben dedicar el tiempo y el esfuerzo necesarios para elegir y modificar adecuadamente las características más cruciales para sus modelos.