Что такое проектирование функций (фич инжиниринг)?

Проектирование функций или фич инжиниринг включает в себя систематическое преобразование необработанных данных в значимые и информативные признаки (предикторы). Это незаменимый процесс в машинном обучении и науке о данных.

Этот процесс — не просто техническая процедура, а сочетание искусства и науки, требующее как профессиональных знаний, так и аналитических навыков. Разработка функций помогает инкапсулировать важные аспекты данных, которые значительно повышают производительность алгоритмов машинного обучения.

Несмотря на достижения в области глубокого обучения и методов автоматического извлечения признаков, ручной процесс разработки признаков остается критическим шагом для многих моделей, особенно в сценариях, где знание предметной области может существенно повлиять на результат.

Разработка функций включает в себя обработку, уточнение и оптимизацию атрибутов данных, чтобы расширить возможности моделей машинного обучения для повышения производительности и точности прогнозирования.

Шаг 1: Сбор данных

В разработке функций сбор данных — это процесс сбора различных наборов данных из разных источников, которые имеют отношение к проблемной области или текущей задаче прогнозирования.

Шаг 2. Исследовательский анализ данных (EDA)

EDA — это процесс визуального и количественного изучения наборов данных для выявления закономерностей, корреляций и понимания перед формальным моделированием.

Шаг 3. Генерация функций

Этот шаг включает в себя создание новых функций или изменение существующих для сбора большего количества информации на основе знаний предметной области или преобразований данных.

Шаг 4. Выбор функции

На этом этапе для моделирования выбираются наиболее подходящие функции, чтобы избежать избыточности и переобучения. В контексте проектирования функций избыточность и переоснащение относятся к включению чрезмерно идентичных или ненужных данных и разработке моделей, которые хорошо работают на обучающих данных, но плохо на тестовых данных.

Шаг 5. Кодирование категориальных переменных и обработка пропущенных значений

Категориальные переменные — это точки данных, которые принадлежат к отдельным, ограниченным категориям или группам. Эти данные преобразуются в числовую форму для анализа. Затем недостающие данные устраняются путем вменения (заполнения отсутствующих или неполных элементов данных) или удаления.

Шаг 6: Масштабирование и нормализация

Масштабирование и нормализация — это методы, используемые для корректировки диапазона числовых значений в наборе данных. Масштабирование приводит все значения в одинаковый диапазон, а нормализация корректирует значения в соответствии с определенным диапазоном (часто от 0 до 1 или от -1 до 1). Эти методы обеспечивают стандартизацию числовых характеристик по единой шкале во избежание систематических ошибок.

Шаг 7: Уменьшение размерности

Снижение размерности предполагает уменьшение количества функций в наборе данных при сохранении соответствующей информации и минимизации избыточности. Анализ главных компонентов (PCA) и другие подобные методы часто используются для уменьшения размерности. Находя и сохраняя наиболее важные характеристики, метод PCA уменьшает размерность набора данных, сохраняя при этом максимально возможную дисперсию.

Шаг 8: Проверка и тестирование

Он включает в себя оценку производительности инженерных функций посредством проверки и тестирования на моделях.

Шаг 9: Итерация и улучшение

Этот шаг включает в себя постоянное улучшение и итерацию процедур проектирования функций в ответ на постоянные оценки производительности модели и циклов обратной связи.

При проектировании признаков можно использовать различные методы, в зависимости от характера проблемы и данных. К ним относятся биннинг, кодирование категориальных признаков, скрещивание признаков и создание полиномиальных признаков.

Биннинг

Биннинг предполагает группировку непрерывных данных в отдельные категории, что упрощает анализ. Например, уровни волатильности рынка можно разделить на низкие, средние и высокие.

Кодирование категориальных признаков

Этот метод преобразует категории в числовые значения для обработки алгоритма, например присвоение числовой метки каждому типу криптовалюты. Например, биткоинам присваивается номер 1, Ether  присваивается 2, Litecoin - номер 3. Это позволяет моделям обрабатывать подобные числовые метки численно для анализа.

Пересечение функций

Пересечение функций объединяет функции для формирования новых, информативных, таких как объединение объема и настроений рынка в криптоторговле для прогнозирования цен.

Создание полиномиального объекта

Этот метод создает объекты с полиномиальными комбинациями существующих для моделирования нелинейных отношений, например, использование квадратов значений температуры в моделях энергопотребления.

Функции — это строительные блоки, используемые в прогнозном моделировании, позволяющие алгоритмам обнаруживать закономерности, корреляции и поведение в экосистеме криптовалюты. Они предоставляют основные данные, которые делают модели точными и надежными.

Эти характеристики включают ключевые данные, собранные из нескольких источников, включая исторические данные о ценах, анализ настроений рынка, показатели блокчейна и технические индикаторы. Каждая функция предоставляет информацию об определенном аспекте или атрибуте рынка криптовалют, включая фундаментальные показатели, настроения инвесторов, волатильность и тенденции.

Разумно выбирая и преобразуя эти функции, модель машинного обучения можно сделать более точной и надежной, способной справиться с непредсказуемостью, присущей рынкам криптовалют.

Обработка отсутствующих или неполных данных в наборах данных криптовалюты

Стратегии обработки отсутствующих или неполных данных о криптовалюте включают внесение, удаление, прогнозное моделирование и контекстно-ориентированный анализ для эффективного управления наборами данных.

Во-первых, недостающие значения числовых данных могут быть заполнены с использованием методов внесения данных, таких как замена среднего значения, медианы или режима, сохраняя целостность набора данных. Для категориальных данных может быть эффективным использование наиболее часто встречающихся категорий или таких методов, как прямое или обратное заполнение.

Если имеется большое количество недостающих данных, которые существенно не влияют на анализ. Другая стратегия — удалить строки или столбцы, в которых они есть. Алгоритмы регрессии и машинного обучения являются примерами прогнозных моделей, которые можно использовать для оценки пропущенных значений на основе закономерностей в существующих данных.

Кроме того, для информированного реагирования важно учитывать контекст и причину отсутствия данных. Будущих проблем можно избежать, если внедрить строгие процедуры сбора данных и регулярно проверять целостность данных. Сочетание этих методов с глубоким пониманием набора данных может помочь уменьшить влияние неполных или отсутствующих данных в наборах данных о криптовалютах.

Искусственный интеллект и машинное обучение усиливают анализ криптовалюты за счет расширенной разработки функций, извлекая информацию для принятия обоснованных решений на волатильных рынках.

Криптовалютные аналитики могут получить конкурентное преимущество, используя искусственный интеллект и машинное обучение при разработке функций. Благодаря этим технологиям можно быстро обрабатывать большие объемы данных, что позволяет находить подходящие закономерности и индикаторы, необходимые для понимания поведения рынка криптовалют.

Алгоритмы на базе искусственного интеллекта превосходно распознают сложные взаимосвязи на рынках криптовалют, извлекая ценные характеристики из необработанных данных, таких как движение цен, объемы торгов, настроения рынка и сетевая активность.

Анализируя эти переменные с использованием сложных подходов, модели машинного обучения могут выявлять сложные закономерности, которые могут быть невидимы для людей-наблюдателей. Они позволяют разрабатывать прогнозные модели, которые предугадывают рыночные закономерности, выявляют аномалии и улучшают торговую тактику. Кроме того, разработка функций на основе искусственного интеллекта со временем повышает точность прогнозов, приспосабливаясь к меняющимся рыночным условиям.