‫Nous avons parcouru la première étape de la définition du problème, nous avons parcouru la deuxième étape des données et la troisième étape, nous avons défini ce
‫que le succès signifie pour nous.
‫Maintenant, passons à la quatrième étape, qui concerne maintenant les fonctionnalités ici.
‫La question à laquelle nous essayons de répondre est la suivante : que savons-nous déjà des données ?
‫Maintenant, si vous n'avez jamais travaillé avec des données auparavant, vous pourriez entendre ce mot fonctionnalités et vous
‫demander ce que signifient les fonctionnalités ?
‫Eh bien, vous entendrez souvent parler de ce monde dans l'apprentissage automatique, peut-être sous la forme d'apprentissage de
‫fonctionnalités ou de variables de fonctionnalités, ou lorsque quelqu'un demande combien de fonctionnalités existe-t-il ou quel type de fonctionnalités existe-t-il
‫?
‫Fonctionnalités est un autre mot pour différentes formes de données.
‫Maintenant, nous avons déjà discuté de différents types de données, telles que structurées et non structurées, mais les
‫fonctionnalités font référence aux différentes formes de données au sein de données structurées ou non structurées.
‫Par exemple, revenons à notre problème de prédiction des maladies cardiaques.
‫Nous pourrions vouloir voir si des éléments tels que le poids corporel d'une personne, son sexe, sa fréquence cardiaque moyenne au repos et
‫son écriture sur la douleur thoracique peuvent être utilisés pour prédire si elle souffre ou non d'une maladie cardiaque.
‫Ces trois éléments, le poids corporel du patient, la moyenne du sexe, la fréquence cardiaque au repos et la douleur thoracique sont des caractéristiques
‫des données.
‫Ils pourraient également être appelés variables de caractéristique, en d'autres termes, nous voulons utiliser les variables de caractéristique.
‫Pour prédire les variables cibles, c'est-à-dire si une personne a ou non une maladie cardiaque.
‫Maintenant, en ce qui concerne les variables de caractéristiques, encore une fois, il existe différents types.
‫Vous avez un nombre, qui signifie un nombre comme le poids corporel, il y a un nombre catégorique, qui signifie une chose
‫ou une autre, comme le sexe ou si un patient est fumeur ou non.
‫Et puis il y a la dérivée, c'est-à-dire quand quelqu'un comme vous regarde les données et crée une nouvelle fonctionnalité en utilisant
‫celles qui existent déjà.
‫Par exemple, vous pouvez consulter les horodatages de l'historique des visites à l'hôpital d'une personne.
‫Et s'ils ont eu une visite l'année dernière, vous pouvez créer une fonctionnalité catégorielle appelée Visité l'année dernière.
‫Si quelqu'un avait visité l'année dernière, il deviendrait vrai ou dans notre cas, oui, sinon, il deviendrait
‫faux, ou dans ce cas, sachez que le processus de dérivation de caractéristiques comme celle-ci à partir de données
‫est souvent appelé ingénierie des fonctionnalités.
‫Notre exemple de maladie cardiaque est structuré, mais les données non structurées ont des caractéristiques un peu
‫moins évidentes.
‫Si vous regardiez suffisamment d'images de chiens, vous commenceriez à comprendre, OK, la plupart de ces créatures ont
‫des formes qui sortent de leur corps, leurs pattes et quelques cercles sur le devant, leurs yeux.
‫Lorsqu'un algorithme d'apprentissage automatique examine différentes images, il commencerait à apprendre ces différentes formes et
‫bien plus encore et à comprendre en quoi différentes images sont similaires ou différentes les unes des autres.
‫Ne vous inquiétez pas lorsqu'il s'agit de déterminer les différents motifs entre les caractéristiques telles que les quatre rectangles, les sortes de formes
‫sortant d'un corps de chien ou les cercles à l'avant de la tête du chien, vous n'avez pas à le dire
‫à l'apprentissage automatique algorithme ce qu'ils sont.
‫Ce qui est beau, c'est qu'il les comprend tout seul.
‫La dernière chose à retenir est qu'une fonctionnalité fonctionne mieux dans un algorithme d'apprentissage automatique si de nombreux
‫échantillons l'ont pour le moment, prédisant un problème de maladie cardiaque, disons que nous avions une fonctionnalité appelée Most
‫Aid in Foods, qui contenait une liste des aliments que le le patient mangeait le plus souvent, mais seulement 10 pour cent ou 10
‫dossiers de patients sur 100 en contenaient.
‫Donc, celui-ci a recherché l'ID du patient quatre, trois à huit ont le plus de nourriture, ce qui n'est pas l'idéal pour Frys.
‫Et ces autres patients n'en ont pas car, rappelez-vous, seuls 10 exemples sur 100 ont la nourriture la plus
‫consommée.
‫Ils ont des données ici.
‫Donc ceux-ci manquent juste et ce sera la même chose.
‫Donc, si vous pouvez imaginer, il y a cent patients ici, seulement 10 d'entre eux auront cette colonne d'aliments
‫les plus consommés remplie.
‫Et puisqu'un algorithme d'apprentissage automatique apprend mieux lorsque tous les échantillons contiennent des informations similaires.
‫Nous avons omis celui-ci ou essayé de collecter plus d'informations avant de l'utiliser.
‫Le processus permettant de s'assurer que tous les échantillons contiennent des informations similaires est appelé couverture d'entités dans un jeu de données
‫idéal.
‫Vous disposez d'une couverture complète des fonctionnalités.
‫Donc, pour que nous voulions pouvoir utiliser cette fonctionnalité de la plupart des aliments, idéalement, nous voudrions toutes les valeurs ici, ou au moins
‫plus de 10 pour cent de couverture, ce qui signifie que plus de 10 pour cent ou plus de dix virgule
‫cent exemples ont des sorte de valeur dans cette colonne.
‫En attendant, nous aurons beaucoup de pratique à examiner les différentes caractéristiques des élections, des projets et des leçons
‫à venir, pensez à un problème que vous avez dû résoudre récemment.
‫Quelles fonctionnalités y sont entrées avec une fonctionnalité numérique ou catégorielle, ou les avez-vous combinées dans votre propre fonctionnalité dérivée
‫?