O que é Feature Engineering vs. Feature Selection?

O que é Feature Engineering vs. Feature Selection?

Feature Engineering e Feature Selection são dois conceitos fundamentais no campo do Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial. Ambos desempenham um papel crucial no processo de construção de modelos preditivos e na extração de informações relevantes a partir dos dados. Neste glossário, exploraremos em detalhes o que é Feature Engineering e Feature Selection, suas diferenças e como eles contribuem para o sucesso de um projeto de análise de dados.

Feature Engineering

O Feature Engineering, ou Engenharia de Atributos, refere-se ao processo de criação e transformação de variáveis (ou atributos) a partir dos dados brutos disponíveis. O objetivo é extrair informações relevantes e representativas que possam ser utilizadas pelos algoritmos de aprendizado de máquina para realizar previsões ou classificações. Essa etapa é essencial, pois a qualidade e a relevância dos atributos podem impactar diretamente a precisão e a eficácia dos modelos construídos.

Existem várias técnicas e abordagens para realizar o Feature Engineering, incluindo:

1. Criação de novas variáveis

Nesta abordagem, novas variáveis são criadas a partir das variáveis existentes, combinando-as ou realizando operações matemáticas sobre elas. Por exemplo, em um conjunto de dados que contém as variáveis “altura” e “peso”, podemos criar uma nova variável chamada “índice de massa corporal” (IMC) dividindo o peso pela altura ao quadrado. Essa nova variável pode fornecer informações adicionais sobre a relação entre altura e peso.

2. Transformação de variáveis

A transformação de variáveis envolve a aplicação de funções matemáticas ou estatísticas às variáveis existentes, a fim de torná-las mais adequadas para o modelo de aprendizado de máquina. Por exemplo, podemos aplicar a função logarítmica a uma variável com distribuição assimétrica para torná-la mais próxima de uma distribuição normal. Isso pode melhorar a precisão do modelo, especialmente em algoritmos sensíveis à distribuição dos dados.

3. Discretização de variáveis

A discretização de variáveis envolve a transformação de variáveis contínuas em variáveis categóricas, dividindo-as em intervalos ou faixas específicas. Isso pode ser útil quando queremos capturar padrões ou relações não lineares nos dados. Por exemplo, podemos discretizar a variável “idade” em faixas como “jovem”, “adulto” e “idoso” para analisar como diferentes faixas etárias afetam uma determinada variável de saída.

Feature Selection

O Feature Selection, ou Seleção de Atributos, refere-se ao processo de escolha das variáveis mais relevantes e informativas para o modelo de aprendizado de máquina. O objetivo é reduzir a dimensionalidade do conjunto de dados, removendo atributos redundantes, irrelevantes ou que possam introduzir ruído nos modelos. A seleção adequada de atributos pode melhorar a eficiência computacional, reduzir o overfitting e melhorar a interpretabilidade dos modelos.

Existem várias técnicas e métodos para realizar o Feature Selection, incluindo:

1. Filter Methods

Os métodos de filtro avaliam a relevância de cada atributo individualmente, sem levar em consideração a relação com a variável de saída. Eles geralmente são baseados em métricas estatísticas, como a correlação entre as variáveis ou a análise de variância. Os atributos são classificados de acordo com sua relevância e um limite é definido para selecionar os melhores atributos.

2. Wrapper Methods

Os métodos de wrapper envolvem a avaliação de diferentes subconjuntos de atributos, usando um algoritmo de aprendizado de máquina para avaliar sua qualidade. Eles são mais computacionalmente intensivos do que os métodos de filtro, pois envolvem a construção e a avaliação de vários modelos. Os subconjuntos de atributos são avaliados com base no desempenho do modelo e o melhor subconjunto é selecionado.

3. Embedded Methods

Os métodos embutidos incorporam a seleção de atributos diretamente no processo de treinamento do modelo. Alguns algoritmos de aprendizado de máquina possuem mecanismos internos para avaliar a importância dos atributos durante o treinamento. Esses métodos são eficientes em termos computacionais, pois não requerem uma etapa separada de seleção de atributos.

Conclusão

Em resumo, o Feature Engineering e o Feature Selection são etapas cruciais no processo de construção de modelos de Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Artificial. O Feature Engineering envolve a criação e a transformação de atributos para extrair informações relevantes dos dados brutos, enquanto o Feature Selection envolve a escolha dos atributos mais relevantes para o modelo. Ambos os processos são complementares e contribuem para a construção de modelos mais precisos, eficientes e interpretáveis.

HostMídia Hospedagem

Hospedagem de Sites - HostMídia
Hospedagem napoleon
designi.com.br
Oi. Como posso te ajudar?