‫Abbiamo esaminato la definizione del problema del passaggio uno, abbiamo esaminato i dati del passaggio due e il passaggio tre, abbiamo definito cosa
‫significa il successo per noi.
‫Ora, passiamo al quarto passaggio, che è ora disponibile qui.
‫La domanda a cui stiamo cercando di rispondere è: cosa sappiamo già dei dati?
‫Ora, se non hai mai lavorato con i dati prima, potresti sentire questa parola caratteristiche e
‫chiederti, cosa diavolo significa funzionalità?
‫Bene, sentirai che questo mondo viene fuori molto nell'apprendimento automatico, forse sotto forma di apprendimento delle
‫funzionalità o variabili di funzionalità, o quando qualcuno chiede quante funzionalità ci sono o che tipo di funzionalità ci sono?
‫Funzionalità è un'altra parola per diverse forme di dati.
‫Ora, abbiamo già discusso diversi tipi di dati, come strutturati e non strutturati, ma le caratteristiche
‫si riferiscono alle diverse forme di dati all'interno di dati strutturati o non strutturati.
‫Per esempio, torniamo al nostro problema di previsione delle malattie cardiache.
‫Potremmo voler vedere se cose come il peso corporeo di una persona, il suo sesso, la sua frequenza cardiaca media a riposo e
‫la sua scrittura sul dolore toracico possono essere utilizzate per prevedere se ha una malattia cardiaca o meno.
‫Queste tre cose, il peso corporeo di un paziente, la media del sesso, la frequenza cardiaca a riposo e il dolore toracico sono caratteristiche
‫dei dati.
‫Potrebbero anche essere chiamate variabili di caratteristica, in altre parole, vogliamo usare le variabili di caratteristica.
‫Per prevedere le variabili target, ovvero se una persona ha o meno una malattia cardiaca.
‫Ora, quando si tratta di variabili di funzionalità, di nuovo, ce ne sono di diversi tipi.
‫Hai numerico, che significa un numero come il peso corporeo, c'è categorico, che significa una cosa o l'altra, come
‫il sesso o se un paziente è un fumatore o meno.
‫E poi c'è il derivato, che è quando qualcuno come te guarda i dati e crea una nuova funzionalità
‫usando quelli esistenti.
‫Ad esempio, potresti guardare i timestamp della cronologia delle visite ospedaliere di qualcuno.
‫E se hanno ricevuto una visita nell'ultimo anno, puoi creare una funzione categorica chiamata Visitato nell'ultimo anno.
‫Se qualcuno avesse visitato nell'ultimo anno, diventerebbe vero o, nel nostro caso, sì, in caso contrario, diventerebbe
‫falso, o in questo caso, sappi, il processo di derivazione di caratteristiche come questa dai dati è spesso
‫indicato come ingegneria delle caratteristiche.
‫Il nostro esempio di malattia cardiaca è strutturato, ma i dati non strutturati hanno caratteristiche un po'
‫meno ovvie.
‫Se guardassi abbastanza immagini di cani, inizieresti a capire, OK, la maggior parte di queste creature ha forme
‫che escono dal loro corpo, le loro gambe e un paio di cerchi sul davanti, i loro occhi.
‫Poiché un algoritmo di apprendimento automatico osserva immagini diverse, comincerebbe a imparare queste diverse
‫forme e molto altro e capire come le diverse immagini sono simili o diverse l'una dall'altra.
‫Non preoccuparti quando si tratta di capire i diversi modelli tra le caratteristiche come i quattro rettangoli, le specie di forme
‫che escono da un corpo di cane o i cerchi nella parte anteriore della testa del cane, non devi dirlo
‫al machine learning algoritmo cosa sono.
‫La cosa bella è che li capisce da solo.
‫L'ultima cosa da ricordare è che una funzione funziona meglio all'interno di un algoritmo di apprendimento automatico
‫se molti dei campioni ce l'hanno per ora, prevedendo problemi di malattie cardiache diciamo che avevamo una funzione
‫chiamata Most Aid in Foods, che aveva un elenco degli alimenti che il paziente mangiava più spesso, ma solo il 10% o il
‫10 su 100 pazienti lo avevano.
‫Quindi questo con l'ID del paziente quattro, da tre a otto ha più cibo, il che non è l'ideale per Frys.
‫E questi altri pazienti non ce l'hanno perché ricorda, solo 10 esempi su 100 hanno il cibo più
‫mangiato.
‫Hanno dati qui.
‫Quindi questi mancano e sarà lo stesso.
‫Quindi, se puoi immaginare, ci sono un centinaio di pazienti qui, solo 10 di loro avranno riempito questa colonna
‫del cibo più mangiato.
‫E poiché un algoritmo di apprendimento automatico apprende meglio quando tutti i campioni hanno informazioni simili.
‫Abbiamo tralasciato questo o abbiamo cercato di raccogliere più informazioni prima di utilizzarlo.
‫Il processo per garantire che tutti i campioni abbiano informazioni simili è chiamato copertura delle caratteristiche in un set di dati
‫ideale.
‫Hai una copertura completa delle funzionalità.
‫Quindi, se vogliamo essere in grado di utilizzare questa caratteristica della maggior parte degli alimenti, idealmente vorremmo tutti i valori qui, o almeno
‫una copertura superiore al 10 percento, il che significa che oltre il 10 percento o più di dieci virgola cento
‫esempi hanno alcuni tipo di valore in questa colonna.
‫Avremo un sacco di pratica guardando diverse caratteristiche nelle prossime elezioni e progetti e lezioni nel frattempo,
‫pensa a un problema che hai dovuto risolvere di recente.
‫Quali caratteristiche sono state inserite con una caratteristica numerica o categorica, o le hai combinate nella tua caratteristica
‫derivata?