Quels sont les pièges courants de l’ingénierie des fonctionnalités pour l’amplification du gradient ?

1 Fuite de données

La fuite de données se produit lorsque vous utilisez des informations du futur ou de la variable cible pour créer des fonctionnalités censées refléter le passé ou les variables d’entrée. Cela peut conduire à des résultats trop ajustés et irréalistes, car le modèle apprend des modèles qui ne sont pas valides ou généralisables. Pour éviter les fuites de données, vous devez toujours diviser vos données en ensembles de formation, de validation et de test avant l’ingénierie des fonctionnalités, et utiliser uniquement l’ensemble d’apprentissage pour générer ou sélectionner des fonctionnalités. Vous devez également éviter d’utiliser des fonctionnalités fortement corrélées avec la variable cible, telles que des étiquettes ou des identificateurs, ou des entités dérivées de la variable cible, telles que des ratios ou des différences.

2 Cardinalité élevée

La cardinalité élevée fait référence aux caractéristiques qui ont un grand nombre de valeurs uniques, telles que les variables catégorielles avec de nombreux niveaux ou les variables continues avec une grande précision. Une cardinalité élevée peut poser des problèmes pour l’amplification du gradient, car elle peut augmenter la complexité et la dimensionnalité de l’espace d’entités, réduire l’interprétabilité du modèle et provoquer un surajustement ou un sous-ajustement. Pour faire face à une cardinalité élevée, vous devez envisager de réduire le nombre de catégories en les regroupant ou en les classant en fonction de la fréquence, de la similitude ou de la connaissance du domaine. Vous devez également appliquer des techniques de régularisation, telles que le retrait ou l’élagage, pour contrôler la taille et la profondeur des arbres dans le modèle de gradient boostant.

3 Valeurs manquantes

Les valeurs manquantes sont inévitables dans les données du monde réel et peuvent affecter la qualité et la fiabilité des fonctionnalités et du modèle. Les valeurs manquantes peuvent être dues à diverses raisons, telles que des erreurs, des omissions ou la non-applicabilité. Selon la nature et l’étendue de l’absence, vous devez choisir une stratégie appropriée pour les gérer, telle que l’imputation, la suppression ou l’encodage. Pour l’amplification du gradient, vous devez éviter d’utiliser l’imputation moyenne ou médiane, car elle peut introduire un biais et réduire la variabilité des caractéristiques. Au lieu de cela, vous devez utiliser des méthodes qui préservent les informations et la distribution des caractéristiques, telles que l’imputation multiple, l’imputation KNN ou l’indicateur de valeur manquante.

4 Interaction des fonctionnalités

L’interaction des caractéristiques fait référence au phénomène où l’effet d’une caractéristique sur le résultat dépend de la valeur ou de la présence d’une autre caractéristique. L’interaction des entités peut capturer des relations complexes et non linéaires qui sont autrement manquées par des entités uniques. L’amplification de gradient est capable de découvrir et d’exploiter automatiquement les interactions des entités, car elle construit une série d’arbres qui se divisent sur différentes entités et les combinent de manière additive. Toutefois, cela ne signifie pas que vous devez ignorer l’interaction des fonctionnalités dans votre processus d’ingénierie des fonctionnalités. Vous devez toujours explorer et tester différentes combinaisons et transformations d’entités, telles que des termes polynomials, des termes croisés ou des termes d’interaction, afin d’améliorer les performances et l’interprétabilité du modèle.

5 Mise à l’échelle des fonctionnalités

La mise à l’échelle des caractéristiques est le processus de normalisation ou de normalisation de la gamme ou de la distribution des entités, de sorte qu’elles aient des magnitudes et des unités comparables. La mise à l’échelle des caractéristiques est généralement requise pour certains algorithmes d’apprentissage automatique, tels que la régression linéaire, la régression logistique ou la SVM, qui reposent sur des calculs de distance ou de gradient. Cependant, la mise à l’échelle des caractéristiques n’est pas nécessaire pour l’amplification du gradient, car elle n’affecte pas les critères de division ou la fonction de perte des arbres. En fait, la mise à l’échelle des caractéristiques peut parfois nuire aux performances de l’amplification de dégradé, car elle peut fausser la distribution et la relation d’origine des entités. Par conséquent, vous devez être prudent et prudent lorsque vous appliquez la mise à l’échelle des caractéristiques pour l’amplification de dégradé, et toujours évaluer son impact sur le modèle.