Конструювання ознак

Конструюва́ння озна́к (англ. feature engineering) — це процес застосування знань предметної галузі для створення ознак, які забезпечують роботу алгоритмів машинного навчання. Конструювання ознак є фундаментальним для застосування машинного навчання, і є як складним, так і витратним. Потребу в ручному конструюванні ознак можливо усувати автоматизованим навчанням ознак.

Конструювання ознак є неформальним предметом, але вважається істотним у прикладному машинному навчанні.

Підходити до ознак складно, витратно за часом, вимагає експертних знань. «Прикладне машинне навчання» є в основному конструюванням ознак.

Оригінальний текст (англ.)

Coming up with features is difficult, time-consuming, requires expert knowledge. "Applied machine learning" is basically feature engineering.

— Ендрю Ин, Machine Learning and AI via Brain simulations

Ознаки

Ознака це атрибут або властивість, що поділяють всі незалежні елементи, аналіз або передбачування яких потрібно здійснювати. Ознакою може бути будь-який атрибут, доки він є корисним для моделі.

Призначенням ознаки, на відміну від того, щоби бути просто атрибутом, є набагато легше розуміння контексту задачі. Ознака є характеристикою, яка може допомогти при розв'язуванні задачі.

Важливість

Ознаки є важливими для (передбачувальних моделей), і впливають на результати.

Ви можете сказати, що чим кращими є ознаки, тим кращим буде результат. Це не зовсім вірно, оскільки отримувані результати також залежать від моделі та даних, а не лише від обраних ознак. Проте обрання правильних ознак все одно є дуже важливим. Кращі ознаки можуть продукувати простіші та гнучкіші моделі, і вони часто дають кращі результати.

Алгоритми, що ми застосовували, є цілком стандартними для (кеґлерів)… Ми витратили більшість своїх зусиль на розробку ознак… Ми також були дуже обережними у скасуванні ознак, що могли піддати нас ризику перенавчання нашої моделі.

Оригінальний текст (англ.)

The algorithms we used are very standard for Kagglers. […] We spent most of our efforts in feature engineering. [...] We were also very careful to discard features likely to expose us to the risk of over-fitting our model.

— Xavier Conort, Q&A with Xavier Conort

… деякі проекти машинного навчання досягають успіху, а деякі зазнають невдачі. В чому різниця? Просто найважливішим чинником є використані ознаки.

Оригінальний текст (англ.)

…some machine learning projects succeed and some fail. What makes the difference? Easily the most important factor is the features used.

— Pedro Domingos, A Few Useful Things to Know about Machine Learning

Процес

Процес конструювання ознак:

• Наштурмовування або тестування ознак;
• Ухвалення рішення про те, які ознаки створювати;
• Створення ознак;
• Перевірка, як ці ознаки працюють з вашою моделлю;
• Покращення ознак у разі потреби;
• Повернення до мозкового штурму/створення ще ознак, поки роботу не буде зроблено.

Доречність

Ознака вона може бути сильно доречною (тобто, ця ознака має інформацію, що не існує в жодній іншій ознаці), доречною, слабко доречною (деякою інформацією, що включають інші ознаки), або недоречною. Навіть якщо деякі з ознак і є недоречними, мати забагато краще, ніж упустити важливі. Для запобігання перенавчанню можливо застосовувати обирання ознак.

Вибух ознак

Поєднанням ознак або шаблонами ознак, обидва з яких ведуть до швидкого зростання загальної кількості ознак, може бути спричинено вибух ознак (англ. feature explosion).

• Шаблони ознак — реалізація шаблонів ознак замість кодування нових ознак
• Поєднання ознак — поєднання, що не може бути представлено лінійною системою

Вибух ознак можливо зупиняти такими методиками як регуляризація, (ядровий метод), обирання ознак.

Автоматизування

Автоматизування конструювання ознак є передовою темою досліджень. 2015 року дослідники з МТІ представили алгоритм глибинного синтезу ознак (англ. Deep Feature Synthesis algorithm) та показали його дієвість в інтерактивних змаганнях з науки про дані, де він побив 615 з 906 людських команд. Глибинний синтез ознак є доступним як відкрита бібліотека, звана Featuretools. За цією працею з'явилися інші дослідження, включно з OneBM IBM та ExploreKit Берклі. Ці дослідники в IBM заявили, що автоматизування конструювання ознак «допомагає науковцям з даних знижувати час на дослідження даних, даючи їм можливість пробувати методом спроб і помилок багато ідей за короткий час. З іншого боку, воно дає можливість неекспертам, що не знайомі з наукою про дані, швидко виділяти цінність з їхніх даних із невеликими зусиллями, часом та витратами». Автоматичне конструювання ознак дозволяє робити теорема вбудовування Бургена.

Див. також

• Коваріата
• ^[en]
• (Ядрові методи)
• (Перелік наборів даних для досліджень машинного навчання)
• ^[en]

Примітки

1. . Stanford University. Архів оригіналу за 15 вересня 2020. Процитовано 1 серпня 2019. (англ.)
2. . Machine Learning Mastery. Архів оригіналу за 4 березня 2016. Процитовано 11 листопада 2015. (англ.)
3. . Analytics Vidhya. 12 березня 2015. Архів оригіналу за 5 березня 2016. Процитовано 12 листопада 2015. (англ.)
4. . kaggle.com. 10 квітня 2013. Архів оригіналу за 27 листопада 2015. Процитовано 12 листопада 2015. (англ.)
5. Domingos, Pedro (1 жовтня 2012). (PDF). Communications of the ACM (англ.). 55 (10): 78—87. doi:10.1145/2347736.2347755. Архів оригіналу (PDF) за 23 січня 2016. Процитовано 24 січня 2016. (англ.)
6. . youtube.com. Архів оригіналу за 16 березня 2016. Процитовано 24 січня 2016. (англ.)
7. Jalal, Ahmed Adeeb (1 січня 2018). . International Journal of Knowledge-based and Intelligent Engineering Systems. 22 (3): 177—193. doi:10.3233/KES-180383. Архів оригіналу за 13 серпня 2019. Процитовано 18 серпня 2019 — через content.iospress.com. (англ.)
8. (PDF). 22 квітня 2010. Архів оригіналу (PDF) за 6 вересня 2015. Процитовано 12 листопада 2015. (англ.)
9. (PDF). Alexandre Bouchard-Côté. 1 жовтня 2009. Архів оригіналу (PDF) за 14 березня 2016. Процитовано 12 листопада 2015. (англ.)
10. (PDF). Zdenek Zabokrtsky. Архів оригіналу (PDF) за 4 березня 2016. Процитовано 12 листопада 2015. (англ.)
11. . Архів оригіналу за 14 вересня 2019. Процитовано 18 серпня 2019. (англ.)
12. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 18 серпня 2019. Процитовано 18 серпня 2019. (англ.)
13. . www.featuretools.com. Архів оригіналу за 18 серпня 2019. Процитовано 22 серпня 2019. (англ.)
14. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 4 жовтня 2019. Процитовано 18 серпня 2019. (англ.)
15. (PDF). Архів оригіналу (PDF) за 4 жовтня 2019. Процитовано 18 серпня 2019. (англ.)
16. Orges Leka. . orges-leka.de. Архів оригіналу за 30 серпня 2019. Процитовано 29 вересня 2019. (англ.)