Extração de atributos dos dados

A extração de atributos envolve transformar dados brutos em um conjunto de atributos que podem ser usados por modelos de aprendizado de máquina. Esta lição aborda os conceitos básicos da engenharia de atributos e técnicas comuns para extrair atributos úteis dos dados.

O que é extração de atributos?

A extração de atributos simplifica os dados brutos ao identificar os principais atributos mais relevantes para a análise. Ela reduz a complexidade dos dados e melhora o desempenho do modelo.

Exemplo:

• Extração de month e day de uma coluna date.
• Cálculo da word count a partir de dados de texto.

Extração de atributos de datas

Você pode obter novos atributos, como year, month ou day, de uma coluna de datas usando o Pandas.

Exemplo:

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

Atributos baseados em texto

No caso de dados de texto, você pode extrair atributos como:

• Contagem de palavras: Número total de palavras.
• Contagem de caracteres: Número total de caracteres.
• Palavras únicas: Número de palavras únicas.

Exemplo:

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

Codificação de atributos categóricos

Converta dados categóricos em formato numérico para análise. As técnicas comuns incluem:

• Codificação binária: Cria colunas binárias para cada categoria.
• Codificação de rótulos: Atribui um número exclusivo a cada categoria.

Exemplo:

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

Escalonamento de atributos

O escalonamento garante que todos os atributos estejam em uma escala semelhante, o que é essencial para muitos algoritmos de aprendizado de máquina. As técnicas incluem:

• Padronização: Escalonar os dados para uma média de 0 e um desvio padrão de 1.
• Escalonamento de mínimo e máximo: Transformar os dados para um intervalo de [0, 1].

Seleção de atributos

A seleção de atributos envolve escolher os atributos mais importantes para o modelo. As técnicas incluem:

• Análise de correlação: Identificar atributos altamente correlacionados.
• Eliminação recursiva de atributos (RFE): Remover iterativamente os atributos menos significativos.

Recapitulação

Nesta lição, você aprendeu sobre:

• Extração de atributos: Transformação de dados brutos em atributos úteis.
• Técnicas: Atributos de datas, atributos baseados em texto e codificação de dados categóricos.
• Escalonamento de atributos: Garantia de que os atributos estejam em escalas semelhantes.
• Seleção de atributos: Identificação dos atributos mais relevantes.

Parabéns!

Você concluiu a lição sobre extração de atributos dos dados. Continue para a próxima categoria para se aprofundar em conceitos mais avançados de IA.