Feature Engineering ist der Prozess der Erstellung, Transformation und Auswahl von Merkmalen (Features) aus Rohdaten, um die Leistung von maschinellen Lernmodellen zu verbessern. Diese Merkmale sind entscheidend, da sie dem Modell helfen, Muster und Beziehungen in den Datenbesser zu erkennen. Feature Engineering kann die Genauigkeit, Effizienz und Robustheit eines Modells erheblich beeinflussen und ist daher ein zentraler Schritt KI-bezogenen im Machine Learning-Prozess.
Vor dem Training eines Modells müssen die Rohdaten oft bereinigt und transformiert werden. Beispielsweise könnten fehlende Werte durch den Durchschnitt der vorhandenen Werte ersetzt oder aus den Daten entfernt werden. Diese Vorverarbeitungsschritte sind Teil des Feature Engineerings.
In der Finanzanalyse könnten aus den Rohdaten neue Merkmale wie gleitende Durchschnitte oder Volatilitätsmaße erstellt werden, um dem Modell zusätzliche Informationen zu liefern. Diese durch Feature Engineering herausgearbeiteten neuen Merkmale können die Vorhersagegenauigkeit eines (prädiktiven) KI-Modells erheblich verbessern.
Bei der Analyse von Textdaten kann Feature Engineering die Transformation von Texten in numerische Werte umfassen, z.B. durch die Verwendung von Techniken wie TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) oder Word Embeddings. Diese Transformationen bereiten die Daten für maschinelle Lernalgorithmen verarbeitbar auf.
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Feature Engineerings ist die Auswahl der markantesten Merkmale, die den entsprechend größten Einfluss auf die Modellleistung haben. Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis) oder Regressionsanalysen können verwendet werden, um die relevantesten Merkmale zu identifizieren und irrelevante oder redundante Merkmale sukzessive zu eliminieren.
In vielen maschinellen Lernmodellen ist es wichtig, dass die Daten in einem ähnlichen Wertebereich liegen. Durch Skalierung (z.B. Min-Max-Skalierung) und Normalisierung (z.B. Z-Score-Normalisierung) werden die Merkmale auf vergleichbare Skalen gebracht, was die Trainingseffizienz und die Genauigkeit des Modells nachhaltig zu verbessern verspricht.
Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Rahmen des maschinellen Lernens, der die vorhandenen Rohdaten in nützliche und aussagekräftige Merkmale umwandelt. Durch sorgfältige Erstellung, Transformation und Auswahl von Features kann die Leistung von maschinellen Lernmodellen erheblich verbessert werden. Ein gut durchgeführtes Feature Engineering kann den Unterschied zwischen einem durchschnittlichen und einem hochperformanten Modell ausmachen.
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