คำถามติดแท็ก feature-engineering

ฉันมักจะเห็นผู้คนสร้างคุณลักษณะใหม่ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติที่มีอยู่ในปัญหาการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างเช่นที่นี่: https://triangleinequality.wordpress.com/2013/09/08/basic-feature-engineering-with-the-titanic-data/คนได้พิจารณาขนาดของครอบครัวเป็นคุณลักษณะใหม่ตาม ตามจำนวนพี่น้องพี่น้องสตรีและผู้ปกครองซึ่งเป็นคุณลักษณะที่มีอยู่แล้ว แต่ประเด็นนี้คืออะไร? ฉันไม่เข้าใจว่าทำไมการสร้างคุณลักษณะใหม่ที่สัมพันธ์กันมีประโยชน์ มันเป็นหน้าที่ของอัลกอริทึมที่จะทำด้วยตัวเองหรือไม่?

30 machine-learning  feature-engineering 

โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการแข่งขัน kaggle ฉันได้สังเกตเห็นว่าประสิทธิภาพของโมเดลนั้นเกี่ยวกับการเลือกคุณสมบัติ / วิศวกรรม ในขณะที่ฉันสามารถเข้าใจได้อย่างสมบูรณ์ว่าเหตุใดในกรณีที่ต้องจัดการกับอัลกอริธึม ML / แบบเก่ามากกว่าเดิมฉันไม่เห็นว่าทำไมมันถึงเป็นเช่นนี้เมื่อใช้โครงข่ายประสาทเทียมลึก อ้างถึงหนังสือการเรียนรู้ลึก: การเรียนรู้เชิงลึกแก้ปัญหาศูนย์กลางนี้ในการเรียนรู้การเป็นตัวแทนโดยการแนะนำการเป็นตัวแทนที่แสดงในแง่ของการเป็นตัวแทนอื่น ๆ ที่ง่ายกว่าการเป็นตัวแทน การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งทำให้คอมพิวเตอร์สามารถสร้างแนวคิดที่ซับซ้อนจากแนวคิดที่เรียบง่าย ดังนั้นฉันจึงคิดเสมอว่าถ้า "ข้อมูลอยู่ในข้อมูล" เครือข่ายประสาทที่มีความลึกและมีพารามิเตอร์เพียงพอจะรับคุณสมบัติที่เหมาะสมเมื่อใช้เวลาในการฝึกอบรมเพียงพอ

14 neural-networks  deep-learning  feature-selection  feature-engineering