Classification: फीचर इंजीनियरिंग

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

Lisa Stuart

Data Scientist

फीचर इंजीनियरिंग...क्यों?

  • डेटा से अतिरिक्त जानकारी निकालता है
  • प्रासंगिक नए फीचर बनाता है
  • प्रेडिक्टिव मॉडल बेहतर करने का बहुत प्रभावी तरीका
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

फीचर इंजीनियरिंग के लाभ

  • लर्निंग एल्गोरिदम की प्रेडिक्टिव शक्ति बढ़ती है
  • आपके मशीन लर्निंग मॉडल और बेहतर चलते हैं!
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

फीचर इंजीनियरिंग के प्रकार

  • इंडिकेटर वैरिएबल
  • इंटरैक्शन फीचर
  • फीचर रिप्रेजेंटेशन
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

इंडिकेटर वैरिएबल

  • थ्रेशोल्ड इंडिकेटर
    • age: हाई स्कूल बनाम कॉलेज
  • मल्टिपल फीचर
    • फ्लैग की तरह उपयोग
  • विशेष ईवेंट
    • ब्लैक फ्राइडे
    • क्रिसमस
  • क्लास समूह
    • वेबसाइट ट्रैफिक paid फ्लैग
      • Google adwords{4}}
      • Facebook ads
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

इंटरैक्शन फीचर

  • Sum
  • Difference
  • Product
  • Quotient
  • अन्य गणितीय कॉम्बो
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

फीचर रिप्रेजेंटेशन

  • Datetime stamps
    • सप्ताह का दिन
    • दिन का घंटा
  • श्रेणी स्तरों को 'Other' में ग्रुप करना
  • श्रेणीबद्ध को डमी वैरिएबल में बदलें
    • (k - 1) बाइनरी कॉलम
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

अलग-अलग कैटेगोरिकल लेवल

  • Training data:
    • मॉडल [red, blue, green] पर ट्रेन्ड

  • Test data:

    • मॉडल का टेस्ट [red, green, yellow] पर
    • एक अतिरिक्त रंग ट्रेनिंग में नहीं देखा
    • एक रंग गायब

  • Robust one-hot encoding

1 https://blog.cambridgespark.com/robust-one-hot-encoding-in-python-3e29bfcec77e
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

Debt to income ratio

  • Monthly Debt
  • Annual Income/12
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

फीचर इंजीनियरिंग फंक्शन

फंक्शन रिटर्न्स
sklearn.linear_model.LogisticRegression logistic regression
sklearn.model_selection.train_test_split train/test split फंक्शन
sns.countplot(x='Loan Status', data=data) बार प्लॉट
df.drop(['Feature 1', 'Feature 2'], axis=1) फीचर लिस्ट ड्रॉप करता है
df["Loan Status"].replace({'Paid': 0, 'Not Paid': 1}) Loan Status को integers में
pd.get_dummies() k - 1 बाइनरी फीचर
sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, predict(X_test)) मॉडल एक्यूरसी
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

एक बेहतरीन ट्यूटोरियल:

Datacamp लेख: कैटेगोरिकल डेटा

Datacamp लेख: कैटेगोरिकल डेटा

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

अभ्यास करते हैं!

Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास

Preparing Video For Download...