‫Hemos pasado por la definición del problema del paso uno, hemos pasado por los datos del paso dos y el paso tres, hemos definido lo que
‫significa el éxito para nosotros.
‫Ahora, vayamos al paso cuatro, que son las características ahora aquí.
‫La pregunta que estamos tratando de responder es, ¿qué sabemos ya sobre los datos?
‫Ahora, si no ha trabajado con datos antes, es posible que escuche esta palabra características y
‫se pregunte, ¿qué diablos significan características?
‫Bueno, escuchará que este mundo surge mucho en el aprendizaje automático, tal vez en forma de
‫aprendizaje de características o variables de características, o cuando alguien pregunte cuántas características hay o qué tipo de características hay.
‫Características es otra palabra para diferentes formas de datos.
‫Ahora, ya hemos discutido diferentes tipos de datos, como estructurados y no estructurados, pero las características
‫se refieren a las diferentes formas de datos dentro de datos estructurados o no estructurados.
‫Por ejemplo, volvamos a nuestro problema de predicción de enfermedades cardíacas.
‫Es posible que deseemos ver si cosas como el peso corporal de una persona, su sexo, su frecuencia cardíaca en reposo promedio y
‫su escritura de dolor en el pecho se pueden usar para predecir si tiene una enfermedad cardíaca o no.
‫Estas tres cosas, el peso corporal de un paciente, el sexo promedio, la frecuencia cardíaca en reposo y el dolor en el pecho son características
‫de los datos.
‫También podrían denominarse variables de características, en otras palabras, queremos usar las variables de características.
‫Para predecir las variables objetivo, que es si una persona tiene o no una enfermedad cardíaca.
‫Ahora, cuando se trata de variables de características, nuevamente, hay diferentes tipos.
‫Tienes numérico, lo que significa un número como el peso corporal, hay categórico, lo que significa una cosa u
‫otra, como sexo o si un paciente es fumador o no.
‫Y luego está el derivado, que es cuando alguien como usted mira los datos y crea una nueva función
‫utilizando las existentes.
‫Por ejemplo, puede consultar las marcas de tiempo del historial de visitas al hospital de alguien.
‫Y si han tenido una visita en el último año, puede crear una función categórica llamada Visitas el año
‫pasado.
‫Si alguien hubiera visitado en el último año, se volvería cierto o, en nuestro caso, sí, si no, se
‫volvería falso, o en este caso, sabría, el proceso de derivar características como esta a partir de los datos a menudo
‫se conoce como ingeniería de características.
‫Nuestro ejemplo de enfermedad cardíaca está estructurado, pero los datos no estructurados tienen características un poco
‫menos obvias.
‫Si miras suficientes imágenes de perros, comenzarías a darte cuenta, está bien, la mayoría de estas criaturas tienen formas
‫que salen de su cuerpo, sus patas y un par de círculos en la parte delantera, sus ojos.
‫A medida que un algoritmo de aprendizaje automático observa diferentes imágenes, comenzaría a aprender estas
‫diferentes formas y mucho más, y descubriría cómo las diferentes imágenes son similares o diferentes entre sí.
‫No se preocupe cuando se trata de averiguar los diferentes patrones entre características como los cuatro rectángulos, el tipo de formas que salen
‫del cuerpo de un perro o los círculos en la parte delantera de la cabeza del perro, no tiene que decírselo
‫al aprendizaje automático. algoritmo lo que son.
‫Lo hermoso es que los resuelve por sí solo.
‫Lo último que hay que recordar es que una característica funciona mejor dentro de un algoritmo de aprendizaje automático si
‫muchas de las muestras la tienen por ahora, prediciendo un problema de enfermedad cardíaca, digamos que teníamos una característica llamada Most
‫Aid in Foods, que tenía una lista de los alimentos que el paciente comía con más frecuencia, pero solo el 10 por ciento o 10 de
‫cada 100 registros de pacientes lo tenían.
‫Así que este buscó la identificación del paciente cuatro, tres a ocho tiene más en la comida, lo que no es ideal para Frys.
‫Y estos otros pacientes no lo tienen porque recuerde, solo 10 de cada 100 ejemplos tienen los alimentos más
‫ingeridos.
‫Tienen datos aquí.
‫Entonces estos simplemente faltan y serán lo mismo.
‫Entonces, si puede imaginarse, hay cien pacientes aquí, solo 10 de ellos tendrán llena esta columna de
‫alimentos más consumidos.
‫Y dado que un algoritmo de aprendizaje automático aprende mejor cuando todas las muestras tienen información similar.
‫Dejamos este fuera o intentamos recopilar más información antes de usarlo.
‫El proceso de garantizar que todas las muestras tengan información similar se denomina cobertura de características en un conjunto de datos
‫ideal.
‫Tiene una cobertura completa de funciones.
‫Entonces, para que queramos poder usar esta característica de la mayoría en los alimentos, idealmente querríamos todos los valores aquí, o al menos más
‫del 10 por ciento de cobertura, lo que significa que más del 10 por ciento o más de diez punto
‫cien ejemplos tienen algunos tipo de valor en esta columna.
‫Tendremos mucha práctica en analizar diferentes características en las próximas elecciones y proyectos y lecciones mientras
‫tanto, piense en un problema que tuvo que resolver recientemente.
‫¿Qué características se incluyeron con una característica numérica o categórica, o las combinó en su propia característica
‫derivada?