Feature Engineering

Feature Engineering bezeichnet den Prozess, Rohdaten in aussagekräftige Merkmale (Features) zu transformieren, die für den Einsatz in Machine-Learning-Algorithmen geeignet sind. Es gilt als einer der wichtigsten Schritte im gesamten Data-Science- und KI-Workflow, da die Qualität der Features maßgeblich die Leistungsfähigkeit eines Modells bestimmt.

Feature Engineering umfasst die Auswahl, Transformation und Erstellung neuer Merkmale, um komplexe Zusammenhänge besser abbilden zu können. Dabei werden sowohl Domänenwissen als auch mathematische und statistische Verfahren genutzt.

Wie funktioniert Feature Engineering?

Der Prozess beginnt mit einer gründlichen Analyse der Daten. Anschließend werden irrelevante oder redundante Variablen entfernt, wichtige Merkmale extrahiert und gegebenenfalls neue Features konstruiert. Ziel ist es, die Daten für das Modell leichter interpretierbar und aussagekräftiger zu machen.

Typische Methoden:

• Skalierung & Normalisierung: Anpassung der Daten auf vergleichbare Größenordnungen.
• Kodierung kategorialer Variablen: Umwandlung von Textwerten in numerische Darstellungen (z. B. One-Hot-Encoding).
• Feature Selection: Auswahl der wichtigsten Variablen mittels statistischer Tests oder Modellbewertungen.
• Feature Creation: Ableitung neuer Variablen durch Kombination oder Transformation bestehender Features.
• Dimensionality Reduction: Anwendung von PCA, LDA oder Autoencodern zur Vereinfachung.
• Text & Bild Features: Extraktion von N-Grammen in Texten oder Kanten/Objekten in Bildern.

Praxisbeispiele:

• Finanzwesen: Berechnung von Risikoindikatoren aus Roh-Transaktionsdaten.
• E-Commerce: Erstellung von Features aus Klick- und Kaufverhalten zur Personalisierung.
• Industrie 4.0: Transformation von Sensordaten zur vorausschauenden Wartung (Predictive MaintenancePredictive Maintenance Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung) bezeichnet eine Wartungsstrategie, bei der die Wartung von Maschinen und Gerä... Mehr).
• Gesundheitswesen: Extraktion klinischer Marker aus Patientendaten.
• Marketing: Generierung von Kunden-Segmentierungsvariablen für zielgerichtete Kampagnen.

Vorteile:

• Leistungssteigerung: Gut gewählte Features verbessern Genauigkeit und Robustheit von Modellen.
• Datenverständnis: Besseres Verständnis der zugrunde liegenden Prozesse durch Feature-Analyse.
• Flexibilität: Anpassung an verschiedene Anwendungsfälle durch gezielte Transformation.

Herausforderungen:

• Manueller Aufwand: Feature Engineering ist oft zeit- und ressourcenintensiv.
• Overfitting-Risiko: Zu viele oder ungeeignete Features können Modelle überanpassen.
• Domänenwissen erforderlich: Expertenwissen ist oft entscheidend, um aussagekräftige Features zu entwickeln.

Verwandte Begriffe:

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