‫Wir haben Schritt eins Problemdefinition durchlaufen, wir haben Schritt zwei Daten und Schritt drei durchlaufen, wir haben definiert, was
‫Erfolg für uns bedeutet.
‫Kommen wir nun zu Schritt vier, den Funktionen jetzt hier.
‫Die Frage, die wir zu beantworten versuchen, lautet: Was wissen wir bereits über die Daten?
‫Wenn Sie noch nie mit Daten gearbeitet haben, hören Sie vielleicht dieses Wort Features und fragen
‫sich, was zum Teufel bedeutet Features?
‫Nun, Sie werden diese Welt beim maschinellen Lernen oft hören, vielleicht in Form von Feature-Learning
‫oder Feature-Variablen, oder wenn jemand fragt, wie viele Features es gibt oder welche Art von Features es gibt?
‫Features ist ein anderes Wort für verschiedene Formen von Daten.
‫Wir haben bereits verschiedene Arten von Daten besprochen, z. B. strukturierte und unstrukturierte, aber
‫Features beziehen sich auf die verschiedenen Datenformen in strukturierten oder unstrukturierten Daten.
‫Kehren wir zum Beispiel zu unserem Problem der Vorhersage von Herzerkrankungen zurück.
‫Wir möchten vielleicht sehen, ob Dinge wie das Körpergewicht einer Person, ihr Geschlecht, ihre durchschnittliche Ruheherzfrequenz und
‫ihre Brustschmerzen verwendet werden können, um vorherzusagen, ob sie eine Herzerkrankung haben oder nicht.
‫Diese drei Dinge, Körpergewicht eines Patienten, Geschlechtsdurchschnitt, Ruhepuls und Brustschmerzen, sind Merkmale der
‫Daten.
‫Man könnte sie auch als Feature-Variablen bezeichnen, mit anderen Worten, wir wollen die Feature-Variablen verwenden.
‫Um die Zielvariablen vorherzusagen, d. h. ob eine Person eine Herzerkrankung hat oder nicht.
‫Auch bei den Feature-Variablen gibt es verschiedene Arten.
‫Sie haben Zahlen, was eine Zahl wie das Körpergewicht bedeutet, es gibt eine Kategorie, die das eine oder andere
‫bedeutet, wie das Geschlecht oder ob ein Patient Raucher ist oder nicht.
‫Und dann gibt es die Ableitung, bei der sich jemand wie Sie die Daten ansieht und aus den vorhandenen ein
‫neues Feature erstellt.
‫Sie können sich beispielsweise die Zeitstempel der Krankenhausbesuche einer Person ansehen.
‫Und wenn sie im letzten Jahr besucht wurden, können Sie ein kategoriales Feature namens Im letzten Jahr besucht
‫erstellen.
‫Wenn jemand im letzten Jahr besucht hätte, würde er wahr oder in unserem Fall ja, wenn nicht,
‫würde er falsch sein, oder in diesem Fall wissen wir, der Prozess der Ableitung solcher Merkmale aus Daten
‫wird oft als . bezeichnet Feature-Engineering.
‫Unser Beispiel für Herzerkrankungen ist strukturiert, aber unstrukturierte Daten haben etwas weniger offensichtliche
‫Merkmale.
‫Wenn Sie sich genügend Bilder von Hunden ansehen, werden Sie feststellen, dass die meisten dieser Kreaturen
‫Formen haben, die aus ihrem Körper kommen, ihren Beinen und ein paar Kreisen vorne, ihren Augen.
‫Wenn ein maschineller Lernalgorithmus verschiedene Bilder betrachtet, würde er beginnen, diese verschiedenen Formen
‫und vieles mehr zu lernen und herauszufinden, wie sich verschiedene Bilder ähneln oder voneinander unterscheiden.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, wenn es darum geht, die verschiedenen Muster zwischen den Merkmalen wie den vier Rechtecken, den Formen,
‫die aus einem Hundekörper kommen oder den Kreisen vorne am Kopf des Hundes herauszufinden, Sie müssen es dem maschinellen Lernen
‫nicht sagen Algorithmus, was sie sind.
‫Das Schöne ist, dass es sie von selbst herausfindet.
‫Die letzte Sache, an die Sie sich erinnern sollten, ist, dass
‫eine Funktion am besten in einem maschinellen Lernalgorithmus funktioniert, wenn viele der
‫Proben sie vorerst haben Patient aß am häufigsten, aber nur 10 Prozent oder 10 von
‫100 Patientenakten hatten es.
‫So hat dieser für Patienten ID vier, drei bis acht die meisten in der Nahrung, was Frys nicht ideal ist.
‫Und diese anderen Patienten haben es nicht, denn denken Sie daran, dass nur 10 von 100 Beispielen das meiste gegessene Essen
‫haben.
‫Sie haben hier Daten.
‫Diese fehlen also einfach und das wird auch so sein.
‫Wenn Sie sich also vorstellen können, dass es hier einhundert Patienten gibt, werden nur 10 von ihnen diese
‫meistgefressene Nahrungssäule gefüllt haben.
‫Und da ein maschineller Lernalgorithmus am besten lernt, wenn alle Stichproben ähnliche Informationen haben.
‫Wir haben diesen weggelassen oder versucht, mehr Informationen zu sammeln, bevor wir ihn verwenden.
‫Der Prozess, bei dem sichergestellt wird, dass alle Stichproben ähnliche Informationen aufweisen, wird in einem idealen Dataset als Feature-Coverage
‫bezeichnet.
‫Sie haben eine vollständige Funktionsabdeckung.
‫Damit wir diese Funktion der meisten Lebensmittel verwenden können, möchten wir idealerweise alle Werte hier oder mindestens eine
‫Abdeckung von mehr als 10 Prozent, was bedeutet, dass über 10 Prozent oder über zehn Komma
‫hundert Beispiele einige haben Wert in dieser Spalte.
‫Wir werden in der Zwischenzeit viel Übung haben, um verschiedene Funktionen bei kommenden Wahlen und Projekten und Lektionen zu
‫betrachten. Denken Sie an ein Problem, das Sie kürzlich lösen mussten.
‫Welche Merkmale flossen in ein numerisches oder kategoriales Merkmal ein, oder haben Sie sie in Ihrem eigenen abgeleiteten Merkmal
‫kombiniert?