O que é Feature Engineering vs. Data Preprocessing?

O que é Feature Engineering vs. Data Preprocessing?

No campo do machine learning, deep learning e inteligência artificial, dois termos frequentemente mencionados são feature engineering e data preprocessing. Embora ambos sejam essenciais para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina eficazes, eles têm propósitos e abordagens diferentes. Neste glossário, exploraremos em detalhes o que é feature engineering e data preprocessing, como eles se relacionam e como podem ser aplicados em projetos de machine learning.

Feature Engineering

O feature engineering é o processo de criar novas variáveis ou transformar as variáveis existentes em um conjunto de dados para melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina. Em outras palavras, é a arte de extrair informações relevantes dos dados brutos e representá-las de maneira mais significativa para o modelo. O objetivo final do feature engineering é fornecer ao modelo as melhores características possíveis para aprender e fazer previsões precisas.

Existem várias técnicas de feature engineering que podem ser aplicadas, dependendo do tipo de dados e do problema em questão. Alguns exemplos comuns incluem:

1. Criação de novas variáveis

Uma abordagem comum no feature engineering é criar novas variáveis com base nas variáveis existentes. Isso pode envolver a combinação de variáveis existentes, a extração de estatísticas resumidas ou a criação de variáveis ​​dummy para representar categorias.

Por exemplo, em um conjunto de dados de vendas, podemos criar uma nova variável que representa a margem de lucro de cada transação, combinando as variáveis ​​de receita e custo. Essa nova variável pode fornecer informações adicionais ao modelo, permitindo que ele aprenda a importância da margem de lucro na previsão de vendas futuras.

2. Transformação de variáveis

Outra técnica comum de feature engineering é a transformação de variáveis existentes para torná-las mais adequadas para o modelo. Isso pode envolver a aplicação de funções matemáticas, como logaritmo ou raiz quadrada, para reduzir a assimetria ou a escala das variáveis.

Por exemplo, em um conjunto de dados com uma variável de renda que segue uma distribuição assimétrica, podemos aplicar uma transformação logarítmica para tornar a distribuição mais próxima de uma distribuição normal. Isso pode melhorar o desempenho do modelo, pois muitos algoritmos de aprendizado de máquina assumem uma distribuição normal dos dados.

3. Seleção de variáveis

A seleção de variáveis é outra técnica importante de feature engineering, que envolve identificar e remover as variáveis menos relevantes ou redundantes do conjunto de dados. Isso pode ser feito com base em métricas estatísticas, como a correlação com a variável de destino ou a importância atribuída pelo modelo.

Por exemplo, em um conjunto de dados com várias variáveis, algumas delas podem ter pouca influência na variável de destino e, portanto, podem ser removidas para simplificar o modelo e reduzir o tempo de treinamento.

Data Preprocessing

O data preprocessing, por outro lado, é o processo de preparar os dados brutos para análise e modelagem. Envolve uma série de etapas, como limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização e codificação de variáveis categóricas.

O objetivo do data preprocessing é garantir que os dados estejam em um formato adequado para serem alimentados nos algoritmos de aprendizado de máquina. Isso inclui remover ruídos, tratar inconsistências e garantir que todas as variáveis estejam em uma escala semelhante.

1. Limpeza de dados

A limpeza de dados é uma etapa crucial do data preprocessing, que envolve a identificação e remoção de erros, outliers e valores inconsistentes nos dados. Isso pode incluir a remoção de registros duplicados, a correção de erros de digitação ou a exclusão de valores que estão fora do intervalo esperado.

Por exemplo, em um conjunto de dados de registros de vendas, pode haver registros duplicados devido a erros de entrada de dados. Esses registros duplicados precisam ser identificados e removidos antes de prosseguir com a análise.

2. Tratamento de valores ausentes

Outra etapa importante do data preprocessing é o tratamento de valores ausentes nos dados. Valores ausentes podem ocorrer devido a erros de coleta de dados, falhas nos sistemas ou simplesmente porque algumas informações não estão disponíveis.

Existem várias abordagens para tratar valores ausentes, como excluir registros com valores ausentes, preencher os valores ausentes com a média ou a mediana dos dados, ou usar técnicas mais avançadas, como imputação por regressão.

3. Normalização

A normalização é uma etapa importante do data preprocessing, que envolve a escala dos valores das variáveis para uma faixa específica. Isso é especialmente importante quando as variáveis têm escalas diferentes, pois alguns algoritmos de aprendizado de máquina podem ser sensíveis a isso.

Existem várias técnicas de normalização, como a normalização min-max, que dimensiona os valores para um intervalo específico, ou a normalização z-score, que transforma os valores em desvios padrão em relação à média.

4. Codificação de variáveis categóricas

Quando lidamos com variáveis categóricas, como cores ou categorias de produtos, é necessário convertê-las em uma forma numérica para que possam ser usadas pelos algoritmos de aprendizado de máquina. Isso é chamado de codificação de variáveis categóricas.

Existem várias técnicas de codificação de variáveis categóricas, como a codificação one-hot, que cria variáveis dummy para cada categoria, ou a codificação ordinal, que atribui valores numéricos com base na ordem das categorias.

Conclusão

Neste glossário, exploramos os conceitos de feature engineering e data preprocessing no contexto de machine learning, deep learning e inteligência artificial. O feature engineering envolve a criação de novas variáveis e a transformação de variáveis existentes para melhorar o desempenho dos modelos, enquanto o data preprocessing envolve a preparação dos dados brutos para análise e modelagem.

Ambos os processos são essenciais para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina eficazes e devem ser aplicados em conjunto para obter os melhores resultados. Ao entender e aplicar corretamente o feature engineering e o data preprocessing, os profissionais de machine learning podem melhorar a qualidade e a precisão de seus modelos, permitindo avanços significativos no campo da inteligência artificial.

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