Estrazione delle feature dai dati

L'estrazione delle feature consiste nel trasformare i dati grezzi in un insieme di feature utilizzabili dai modelli di machine learning. In questa lezione verranno illustrati i fondamenti del feature engineering e le tecniche più comuni per estrarre feature utili dai dati.

Che cos'è l'estrazione delle feature?

L'estrazione delle feature semplifica i dati grezzi identificando gli attributi chiave più rilevanti per l'analisi. Riduce la complessità dei dati e migliora le prestazioni del modello.

Esempio:

• Estrarre il month e il day da una colonna date.
• Calcolare il word count a partire da dati testuali.

Estrazione delle feature dalle date

Utilizzando Pandas, è possibile ricavare nuove feature come year, month o day da una colonna contenente date.

Esempio:

df['Year'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.year

Caratteristiche basate sul testo

Per i dati testuali è possibile estrarre caratteristiche come:

• Conteggio delle parole: numero totale di parole.
• Conteggio dei caratteri: numero totale di caratteri.
• Parole uniche: numero di parole uniche.

Esempio:

df['WordCount'] = df['Text'].apply(lambda x: len(x.split()))

Codifica delle feature categoriali

Converta i dati categoriali in forma numerica per l'analisi. Le tecniche più comuni includono:

• One-Hot Encoding: Crea colonne binarie per ogni categoria.
• Label Encoding: Assegna un numero univoco a ogni categoria.

Esempio:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() encoded = encoder.fit_transform(df[['Category']])

Ridimensionamento delle feature

Il ridimensionamento assicura che tutte le feature siano espresse su una scala simile, un aspetto fondamentale per molti algoritmi di machine learning. Le tecniche includono:

• Standardizzazione: ridimensionare i dati in modo che abbiano media pari a 0 e deviazione standard pari a 1.
• Ridimensionamento Min-Max: trasformare i dati in un intervallo compreso tra [0, 1].

Selezione delle feature

La selezione delle feature consiste nello scegliere le feature più importanti per il modello. Le tecniche includono:

• Analisi della correlazione: identificare le feature altamente correlate.
• Eliminazione ricorsiva delle feature (RFE): rimuovere iterativamente le feature meno significative.

Riepilogo

In questa lezione ha imparato a conoscere:

• Estrazione delle caratteristiche: trasformare i dati grezzi in caratteristiche utili.
• Tecniche: caratteristiche relative alle date, caratteristiche basate sul testo e codifica dei dati categoriali.
• Ridimensionamento delle caratteristiche: assicurarsi che le caratteristiche siano su scale simili.
• Selezione delle caratteristiche: individuare le caratteristiche più rilevanti.

Congratulazioni!

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