Un modèle de Machine Learning ne peut pas directement voir, entendre ou sentir les exemples d'entrée. Vous devez donc créer une représentation des données pour fournir au modèle un angle de vue utile sur les qualités clés des données. Autrement dit, pour entraîner un modèle, vous devez choisir l'ensemble de caractéristiques qui représentent le mieux les données.
Représentation
Des données brutes aux caractéristiques
L'idée est de mettre en correspondance chaque partie du vecteur à gauche avec un ou plusieurs champs du vecteur de caractéristiques à droite.
Des données brutes aux caractéristiques
Des données brutes aux caractéristiques
Des données brutes aux caractéristiques
- Le dictionnaire met en correspondance chaque nom de rue avec un entier dans {0, …,V-1}.
- Il s'agit désormais d'un vecteur one-hot, représenté ci-dessus sous la forme <i>.
Propriétés d'une bonne caractéristique
Les valeurs des caractéristiques doivent figurer plusieurs fois avec une valeur non nulle dans l'ensemble de données.
my_device_id:8SK982ZZ1242Z
device_model:galaxy_s6
Propriétés d'une bonne caractéristique
La signification des caractéristiques doit être claire.
user_age:23
user_age:123456789
Propriétés d'une bonne caractéristique
Les caractéristiques ne doivent pas contenir de valeurs "magiques".
Utilisez plutôt une caractéristique booléenne supplémentaire comme is_watch_time_defined.
watch_time: -1.0
watch_time: 1.023
watch_time_is_defined: 1.0
Propriétés d'une bonne caractéristique
La définition d'une caractéristique ne doit pas changer au fil du temps.
Attention à la dépendance envers d'autres systèmes de Machine Learning.
city_id:"br/sao_paulo"
inferred_city_cluster_id:219
Propriétés d'une bonne caractéristique
La distribution ne doit pas contenir de valeurs aberrantes.
Idéalement, toutes les caractéristiques sont transformées dans une plage similaire, par exemple (-1, 1) ou (0, 5).
Méthode du binning
Méthode du binning
- Créez plusieurs classes booléennes, chacune correspondant à une nouvelle caractéristique unique.
- Autorisez le modèle à utiliser une valeur différente pour chaque classe.
Bonnes pratiques
CONNAÎTRE SES DONNÉES
- Visualiser : tracez des histogrammes, classez les valeurs de la plus fréquente à la moins fréquente.
- Déboguer : identifiez des exemples en double, des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes, des données en adéquation avec les tableaux de bord, des données d'apprentissage et de validation similaires, etc.
- Surveiller : examinez les quantiles des caractéristiques, le nombre d'exemples au fil du temps, etc.
