Estrazione di feature dai dati

L'estrazione di feature consiste nel trasformare i dati grezzi in un insieme di feature che i modelli di machine learning possono utilizzare. In questa lezione vengono illustrati i fondamenti della feature engineering e le tecniche più comuni per estrarre feature utili dai dati.

Che cos'è l'estrazione di feature?

L'estrazione di feature semplifica i dati grezzi identificando gli attributi principali 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 di feature dalle date

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

Esempio:

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

Feature basate sul testo

Per i dati testuali è possibile estrarre feature 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 formato numerico 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 garantisce che tutte le feature abbiano una scala simile, un aspetto fondamentale per molti algoritmi di machine learning. Le tecniche includono:

• Standardizzazione: ridimensionare i dati portandoli a una media pari a 0 e a una 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 quelle più importanti per il modello. Le tecniche includono:

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

Riepilogo

In questa lezione ha imparato a conoscere:

• Estrazione di feature: trasformare i dati grezzi in feature utili.
• Tecniche: feature dalle date, feature basate sul testo e codifica dei dati categoriali.
• Ridimensionamento delle feature: garantire che le feature abbiano scale simili.
• Selezione delle feature: identificare le feature più rilevanti.

Congratulazioni!

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