Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
Özellik Mühendisliği Nedir?
Özellik mühendisliği, verilerin analiz edilebilir ve modellemeye uygun hale getirilmesi sürecidir. Bu süreçte, veriden anlam çıkarabilmek için çeşitli özellikler (özellikler) türetilir.Tarihsel Gelişim
Veri Türleri
Özellik mühendisliği, çeşitli veri türlerinden faydalanır:- Tarih Verisi: Zaman damgaları, sürükleyici olay biçimleri oluşturur.
- Metin Verisi: Kelime sayısı, kelime frekansı, duygu analizi gibi özellikler çıkarılır.
- Coğrafi Veri: Konum bilgisi, mesafe ve coğrafi değişkenler kullanılır.
Uygulama Alanları
Özellik mühendisliği, çeşitli alanlarda uygulanabilir:- Pazarlama analitiği
- Sağlık hizmetleri
- Finansal tahmin ve analiz
Özellik Çıkarma Teknikleri
İlk adım olarak uygun tekniklerin kullanılması gerekir:- Veri ön işleme ve temizleme
- Açıktan veya gizli özellikleme yöntemleri
- Boyut azaltma teknikleri
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Öneri sistemleri: içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme farkları
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Veri kalite kontrolleri: great_expectations ve test veri setleri
- Veri sızıntısı (data leakage) nedir, nasıl önlenir?
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- Eğitimde veri analizi için en iyi veri görselleştirme araçları hangileridir?
- Veri bilimi projelerinde model performansını artırmak için hangi optimizasyon teknikleri ve veri ön işleme yöntemleri birlikte kullanılır?
- Veri bilimi eğitimi nereden alınır?
- Anomali tespiti: izolasyon ormanı, LOF ve robust z-skoru
- Random forest nasıl çalışır?
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- API üzerinden veri çekme nasıl yapılır?
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Python’da veri analizi için en çok kullanılan kütüphane hangisidir?
- Python veri bilimi için neden tercih edilir?
- Veri bilimi projelerinde overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler kullanılabilir?