‫Chúng ta đã đi qua bước một định nghĩa vấn đề.
‫Chúng ta đã xem qua dữ liệu bước hai.
‫Và bước ba, chúng tôi đã xác định thành công có ý nghĩa như thế nào đối với chúng tôi.
‫Bây giờ chúng ta hãy chuyển sang bước bốn, đó là các tính năng.
‫Bây giờ ở đây, câu hỏi chúng tôi đang cố gắng trả lời là chúng tôi đã biết gì về dữ liệu?
‫Bây giờ, nếu bạn chưa làm việc với dữ liệu trước đây, bạn có thể nghe thấy từ này các tính năng và tự
‫hỏi các tính năng có nghĩa là gì?
‫Chà, bạn sẽ nghe thấy thế giới này xuất hiện rất nhiều trong học máy, có thể dưới dạng học tập tính năng
‫hoặc các biến tính năng.
‫Hoặc khi ai đó hỏi Có bao nhiêu tính năng?
‫Hoặc có những loại tính năng nào?
‫Các tính năng là một từ khác để chỉ các dạng dữ liệu khác nhau.
‫Bây giờ chúng ta đã thảo luận về các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như có cấu trúc và không có cấu trúc,
‫nhưng các tính năng đề cập đến các dạng dữ liệu khác nhau trong dữ liệu có cấu trúc hoặc không có cấu trúc.
‫Ví dụ, hãy quay lại vấn đề dự đoán bệnh tim của chúng ta.
‫Chúng tôi có thể muốn xem liệu những thứ như trọng lượng cơ thể của một người, giới tính của họ, nhịp tim nghỉ ngơi trung bình và
‫xếp hạng đau ngực của họ có thể được sử dụng để dự đoán xem họ có bị bệnh tim hay không.
‫Ba yếu tố này là giới tính trọng lượng cơ thể của bệnh nhân, nhịp tim khi nghỉ ngơi trung bình và cơn đau ngực là các đặc
‫điểm của dữ liệu.
‫Chúng cũng có thể được gọi là các biến tính năng.
‫Nói cách khác, chúng tôi muốn sử dụng các biến đặc trưng.
‫Để dự đoán các biến mục tiêu, đó là việc một người có bị bệnh tim hay không.
‫Bây giờ, khi nói đến các biến đặc trưng, một lần nữa, có nhiều loại khác nhau.
‫Bạn đã có số, có nghĩa là một con số giống như trọng lượng cơ thể.
‫Có phân loại, có nghĩa là điều này hay điều khác, như tình dục hoặc liệu bệnh nhân có phải là người hút thuốc hay
‫không.
‫Và sau đó có nguồn gốc, đó là khi ai đó giống như bạn xem xét dữ liệu và tạo ra một tính năng mới bằng cách sử
‫dụng các tính năng hiện có.
‫Ví dụ: bạn có thể xem xét bệnh viện của ai đó, thăm các dấu thời gian trong lịch sử và
‫nếu họ đã đến thăm vào năm ngoái, bạn có thể tạo một tính năng phân loại được gọi là Đã thăm vào năm ngoái.
‫Nếu ai đó đã đến thăm vào năm ngoái, họ sẽ nhận được sự thật.
‫Hoặc trong trường hợp của chúng tôi, có.
‫Nếu không, họ sẽ nhận được sai.
‫Hoặc trong trường hợp này, không.
‫Quá trình lấy các tính năng như thế này từ dữ liệu thường được gọi là kỹ thuật tính năng.
‫Ví dụ về bệnh tim của chúng tôi là có cấu trúc, nhưng dữ liệu phi cấu trúc cũng có các tính năng.
‫Chúng chỉ ít rõ ràng hơn một chút.
‫Nếu bạn đã xem đủ hình ảnh về loài chó, bạn sẽ bắt đầu nhận ra, được rồi, hầu hết những sinh vật này
‫đều có bốn hình dạng từ cơ thể, chân của chúng và một vài vòng tròn ở phía trước.
‫Đôi mắt của họ.
‫Khi một thuật toán học máy xem xét các hình ảnh khác nhau, nó sẽ bắt đầu tìm hiểu các
‫hình dạng khác nhau này và hơn thế nữa và tìm ra các cao độ khác nhau giống hay khác nhau như thế nào.
‫Đừng lo lắng khi tìm ra các mô hình khác nhau giữa các đối tượng địa lý, chẳng hạn như bốn loại hình chữ
‫nhật từ cơ thể của con chó hoặc các hình tròn ở phía trước đầu của con chó.
‫Bạn không cần phải cho thuật toán học máy biết chúng là gì.
‫Điều tuyệt vời là nó tự tìm ra chúng.
‫Điều cuối cùng cần nhớ là một tính năng hoạt động tốt nhất trong thuật toán máy học.
‫Nếu nhiều mẫu có nó cho bây giờ.
‫Dự đoán vấn đề bệnh tim.
‫Giả sử chúng tôi có một tính năng được gọi là hầu hết các Thực phẩm Aden, có danh
‫sách các loại thực phẩm mà bệnh nhân ăn thường xuyên nhất, nhưng chỉ 10% hoặc mười trong số 100 hồ sơ bệnh nhân có nó.
‫Vì vậy, một ID cho ID bệnh nhân cho 3 đến 8 này có hầu hết trong thức ăn, điều này không phải là lý tưởng của Fry và những bệnh nhân khác không
‫có nó vì hãy nhớ rằng, chỉ có mười trong số 100 ví dụ có thức ăn được ăn nhiều nhất.
‫Họ có dữ liệu ở đây, vì vậy những dữ liệu này chỉ bị thiếu và điều đó sẽ giống nhau.
‫Vì vậy, nếu bạn có thể tưởng tượng, có 100 bệnh nhân ở đây, chỉ có mười người trong số họ sẽ có cột thực phẩm được
‫ăn nhiều nhất này.
‫Và vì thuật toán học máy học tốt nhất khi tất cả các mẫu có thông tin tương tự nhau, chúng tôi
‫hoặc loại bỏ thuật toán này hoặc cố gắng thu thập thêm thông tin trước khi sử dụng nó.
‫Quá trình đảm bảo tất cả các mẫu có thông tin giống nhau được gọi là vùng phủ đặc trưng trong một tập dữ liệu
‫lý tưởng.
‫Bạn đã có toàn bộ phạm vi tính năng.
‫Vì vậy, đối với chúng tôi muốn có thể sử dụng tính năng này của hầu hết các loại thực phẩm ăn uống, lý tưởng là
‫chúng tôi muốn tất cả các giá trị ở đây hoặc ít nhất là hơn 10%, có nghĩa là trên 10% hoặc hơn 10 và 100 ví dụ có một
‫số loại giá trị trong cột này.
‫Chúng ta sẽ có nhiều thực hành xem xét các tính năng khác nhau trong các bài giảng, dự án và bài học sắp tới.
‫Trong khi chờ đợi, hãy nghĩ về một vấn đề bạn phải giải quyết gần đây.
‫Những tính năng nào đã đi vào nó?
‫Chúng là số hay phân loại, hay bạn đã kết hợp chúng thành đối tượng địa lý của riêng mình?