O que é Feature Engineering?

Feature Engineering é o processo de criação e seleção de variáveis ​​de entrada, também conhecidas como features, com o objetivo de melhorar o desempenho e a precisão dos modelos de machine learning. Essas features podem ser características ou atributos extraídos dos dados brutos que são relevantes para o problema em questão. O Feature Engineering desempenha um papel crucial no desenvolvimento de modelos robustos e eficientes, e é considerado uma etapa fundamental no pipeline de construção de modelos de machine learning.

Por que o Feature Engineering é importante?

O Feature Engineering desempenha um papel crucial no processo de construção de modelos de machine learning. Embora os algoritmos de machine learning sejam responsáveis por encontrar padrões e fazer previsões, eles dependem da qualidade das features de entrada para obter resultados precisos. Um bom conjunto de features pode melhorar significativamente a eficiência e a precisão do modelo, enquanto um conjunto de features inadequado pode levar a resultados insatisfatórios.

A importância do Feature Engineering pode ser destacada através de alguns pontos-chave:

1. Melhoria na performance do modelo: Um bom conjunto de features permite que o modelo capture os padrões e relacionamentos relevantes nos dados, resultando em uma melhor precisão e desempenho.
2. Redução na dimensionalidade: A seleção adequada de features pode levar a uma redução na dimensão dos dados, o que é benéfico para o desempenho dos algoritmos de machine learning, reduzindo a complexidade computacional e o tempo de treinamento do modelo.
3. Melhoria na interpretabilidade: Features bem escolhidas podem fornecer insights e interpretações melhoradas sobre o problema em questão, permitindo que os stakeholders entendam melhor as decisões e conclusões do modelo.
4. Lida com dados ausentes e inconsistentes: O Feature Engineering também pode envolver o tratamento de dados ausentes e inconsistentes, permitindo que o modelo lide de maneira mais eficaz com esses casos, melhorando a robustez e a capacidade de generalização.

Principais técnicas de Feature Engineering

Ao realizar Feature Engineering, é importante ter conhecimento das diferentes técnicas disponíveis. Aqui estão algumas das principais técnicas utilizadas:

1. Encoding de variáveis categóricas: A maioria dos algoritmos de machine learning não aceita diretamente variáveis categóricas, sendo necessário transformá-las em números. As técnicas comuns incluem one-hot encoding, label encoding e target encoding.
2. Normalização e padronização: Essas técnica são comumente usadas para ajustar a escala das features, garantindo que todas tenham o mesmo impacto durante o treinamento do modelo. A normalização ajusta os valores dentro de um intervalo específico, enquanto a padronização força as features a terem média zero e desvio padrão um.
3. Engenharia de características polinomiais: Consiste em criar features polinomiais a partir das existentes, permitindo que o modelo capture relacionamentos não lineares.
4. Transformações logarítmicas: Pode ser aplicada às features para reduzir a assimetria nos dados e ajudar os algoritmos de machine learning a lidar melhor com distribuições não normais.
5. Discretização: Divide as features contínuas em intervalos discretos, ajudando a capturar informações importantes e facilitar o treinamento de certos algoritmos.
6. Feature scaling: É a técnica de reescalar as features para que tenham média zero e desvio padrão um, o que é útil para algoritmos sensíveis à escala, como regressões lineares.

Como aplicar o Feature Engineering em um projeto de machine learning?

A aplicação do Feature Engineering em um projeto de machine learning envolve várias etapas:

1. Compreensão do problema: Entender o problema em questão, as características dos dados e as necessidades dos stakeholders é fundamental para identificar as features relevantes.
2. Análise exploratória dos dados: Explorar e visualizar os dados para identificar padrões, distribuições e possíveis relações entre as features e a variável de interesse.
3. Seleção de features: Utilizar técnicas de seleção de features para identificar aquelas que têm maior relevância e impacto na variável de interesse.
4. Engenharia de novas features: Criar novas features com base na análise dos dados e do problema em questão, aplicando técnicas como as mencionadas anteriormente.
5. Teste e avaliação do modelo: Após a aplicação do Feature Engineering, é importante testar e avaliar o modelo resultante para verificar se as alterações nas features estão melhorando o desempenho e a precisão do modelo.

Conclusão

O Feature Engineering desempenha um papel fundamental no sucesso de projetos de machine learning, pois a qualidade e relevância das features de entrada podem afetar significativamente o desempenho e a precisão dos modelos. Neste guia definitivo para Feature Engineering, abordamos o conceito de Feature Engineering, sua importância, principais técnicas e como aplicá-lo em um projeto de machine learning. Ao utilizar adequadamente o Feature Engineering, é possível criar modelos mais robustos e eficientes, proporcionando resultados mais precisos e insights valiosos para os negócios.

Principais técnicas de Feature Engineering

Existem diversas técnicas de Feature Engineering que podem ser utilizadas para melhorar o desempenho e a eficácia dos modelos de machine learning. A escolha das técnicas adequadas depende do conjunto de dados e do problema específico que está sendo abordado. A seguir, destacaremos algumas das principais técnicas de Feature Engineering:

1. Encoding de variáveis categóricas
2. Normalização e padronização
3. Engenharia de características polinomiais
4. Transformações logarítmicas
5. Discretização
6. Feature scaling

Como aplicar o Feature Engineering em um projeto de machine learning?

A aplicação do Feature Engineering em um projeto de machine learning envolve várias etapas essenciais para garantir a qualidade e relevância das features utilizadas. A seguir, apresentaremos um guia prático sobre como aplicar o Feature Engineering em um projeto de machine learning:

1. Compreenda o problema
2. Análise exploratória dos dados
3. Seleção de features
4. Engenharia de novas features
5. Avaliação e iteração

Conclusão

O Feature Engineering é uma etapa fundamental no processo de construção de modelos de machine learning de qualidade. Através das técnicas de Feature Engineering, é possível melhorar a eficiência e a precisão dos modelos, tornando-os mais robustos e eficazes na resolução de problemas complexos. Neste guia definitivo para Feature Engineering, apresentamos as principais técnicas utilizadas nesse processo e um roteiro para aplicá-las em um projeto de machine learning. Ao dominar o Feature Engineering, você será capaz de otimizar seus modelos, obter resultados mais precisos e extrair insights valiosos dos dados.

A Awari é a melhor plataforma para aprender sobre gestão de produtos no Brasil.

Aqui você encontra cursos com aulas ao vivo, mentorias individuais com os melhores profissionais do mercado e suporte de carreira personalizado para dar seu próximo passo profissional e aprender habilidades como Data Science, Data Analytics, Machine Learning e mais.

Já pensou em aprender de maneira individualizada com profissionais que atuam em empresas como Nubank, Amazon e Google? Clique aqui para se inscrever na Awari e começar a construir agora mesmo o próximo capítulo da sua carreira em dados.