Feature Engineering

Definição Básica

Processo de criação e seleção de variáveis (features) relevantes para melhorar o desempenho de um modelo de machine learning.

Definição Detalhada

Feature Engineering é a prática de transformar dados brutos em variáveis ou atributos que aprimoram o desempenho de um modelo. Esse processo pode incluir a criação de novas variáveis, normalização, padronização, codificação e seleção de features, tudo com o objetivo de tornar os dados mais informativos e relevantes para o modelo. Um bom Feature Engineering pode simplificar um modelo e aumentar sua precisão.

Exemplos Práticos

import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Criando uma nova feature baseada em duas colunas existentes

data['feature_ratio'] = data['feature1'] / (data['feature2'] + 1)

# Normalizando as features para melhorar a performance

scaler = StandardScaler()

data[['feature1', 'feature2', 'feature_ratio']] = scaler.fit_transform(data[['feature1', 'feature2', 'feature_ratio']])

Feature Engineering

Imagens Ilustrativas

Definição Básica

Definição Detalhada

Exemplos Práticos