Classification : création de caractéristiques

S'exercer aux questions d'entrevue en Machine Learning avec Python

Lisa Stuart

Data Scientist

Création de caractéristiques… pourquoi ?

  • Extrait des renseignements supplémentaires des données
  • Crée des caractéristiques pertinentes en plus
  • L’une des meilleures façons d’améliorer les modèles prédictifs
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Avantages de la création de caractéristiques

  • Accroît la puissance prédictive de l’algorithme
  • Rend vos modèles de Machine Learning encore meilleurs !
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Types de création de caractéristiques

  • Variables indicatrices
  • Caractéristiques d’interaction
  • Représentation des caractéristiques
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Variables indicatrices

  • Seuil indicateur
    • âge : secondaire vs collégial
  • Multiples caractéristiques
    • utilisé comme indicateur
  • Événements spéciaux
    • Black Friday
    • Noël
  • Groupes de classes
    • indicateur trafic payant du site Web
      • Google AdWords{4}}
      • Facebook Ads
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Caractéristiques d’interaction

  • Somme
  • Différence
  • Produit
  • Quotient
  • Autres combinaisons mathématiques
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Représentation des caractéristiques

  • Estampilles de date et heure
    • jour de la semaine
    • heure de la journée
  • Regrouper des niveaux catégoriels en « Other »
  • Transformer les catégorielles en variables indicatrices
    • (k - 1) colonnes binaires
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Niveaux catégoriels différents

  • Données d’entraînement :
    • modèle entraîné avec [rouge, bleu, vert]

  • Données de test :

    • modèle testé avec [rouge, vert, jaune]
    • couleur supplémentaire non vue à l’entraînement
    • une couleur manquante

  • Encodage one-hot robuste

1 https://blog.cambridgespark.com/robust-one-hot-encoding-in-python-3e29bfcec77e
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Ratio dette/revenu

  • Monthly Debt
  • Annual Income/12
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Fonctions pour créer des caractéristiques

Function returns
sklearn.linear_model.LogisticRegression régression logistique
sklearn.model_selection.train_test_split fonction de partition apprentissage/test
sns.countplot(x='Loan Status', data=data) diagramme à bandes
df.drop(['Feature 1', 'Feature 2'], axis=1) supprime une liste de caractéristiques
df[\"Loan Status\"].replace({'Paid': 0, 'Not Paid': 1}) Loan Status en entiers
pd.get_dummies() k - 1 caractéristiques binaires
sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, predict(X_test)) précision du modèle
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Un excellent tutoriel :

Article Datacamp : données catégorielles

Article Datacamp : données catégorielles

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Passons à la pratique !

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