Feature Engineering: Makine Öğrenmesinde Özellik Mühendisliğinin Gücü
Giriş
Feature Engineering (özellik mühendisliği), verinin ham halinden, makine öğrenmesi algoritmalarının daha iyi performans göstermesini sağlayacak uygun özelliklerin (features) çıkarılması, dönüştürülmesi ve işlenmesi sürecidir. Bu süreç, bir modelin başarısını doğrudan etkileyebilir çünkü iyi seçilmiş ve doğru işlenmiş özellikler, modelin öğrenmesini iyileştirir. Özellik mühendisliği, veri biliminin en kritik aşamalarından biridir ve veri analizi ile makine öğrenmesi arasında köprü işlevi görür.
Bu makalede, özellik mühendisliğinin tanımını, temel yöntemlerini, araçlarını ve örneklerini inceleyeceğiz.
Feature Engineering Nedir?
Feature Engineering, ham veriden anlamlı ve modelleme için kullanılabilir hale gelen yeni özelliklerin yaratılmasıdır. Genellikle, modelin doğruluğunu ve genel performansını artırmak amacıyla yapılır. Örneğin, verinin ham hali çoğu zaman doğrudan makine öğrenmesi modellerine uygun değildir ve bu yüzden özellik mühendisliği, veriyi daha anlamlı hale getirir.
Feature Engineering’in temel amacı, verinin yapısını daha iyi anlayarak, modelin daha doğru tahminlerde bulunmasına yardımcı olacak yeni özellikler tasarlamaktır.
Feature Engineering’in Amaçları
Feature Engineering’in en temel amaçları şunlardır:
- Model Performansını Artırmak: Makine öğrenmesi modellerinin daha hızlı öğrenmesini ve daha doğru tahminler yapmasını sağlamak.
- Veriyi Anlamak: Özellik mühendisliği, veri setinin yapısını ve ilişkilerini daha iyi anlamayı sağlar.
- Özelliklerin Kalitesini İyileştirmek: Doğru özellikler, modelin daha anlamlı sonuçlar üretmesine yardımcı olur.
- Gereksiz Özelliklerden Kurtulmak: Fazla korelasyona sahip veya gereksiz özelliklerin veri setinden çıkarılması.
Feature Engineering Süreci
Feature Engineering süreci, genellikle birkaç aşamadan oluşur. Bu aşamalar, verinin kalitesini artırmaya yönelik çeşitli teknikleri içerir. Sürecin genel adımları şu şekilde sıralanabilir:
1. Veri Temizliği ve Dönüştürme
Veri temizliği, eksik değerlerin, hatalı verilerin ve aykırı değerlerin işlenmesiyle başlar. Temiz veriler, makine öğrenmesi modellerinin doğru çalışabilmesi için esastır. Bu aşamada kullanılan bazı yöntemler şunlardır:
- Eksik Verilerin İşlenmesi: Eksik verileri ortalama, medyan veya en yaygın değerle doldurmak ya da bu verileri tamamen çıkarmak.
- Aykırı Değerlerin Tespiti ve İşlenmesi: Aykırı değerler, modelin doğruluğunu olumsuz etkileyebilir. Bunları tespit etmek ve gerekli dönüşümleri uygulamak gerekebilir.
- Veri Normalizasyonu ve Standardizasyonu: Özelliklerin ölçeklerinin birbirinden farklı olması, bazı modellerde sorun yaratabilir. Bu nedenle, verinin belirli bir aralığa (örneğin, [0, 1]) normalize edilmesi veya z-skoru ile standardize edilmesi önemlidir.
2. Yeni Özelliklerin Oluşturulması
Verinin mevcut özelliklerinden yeni, anlamlı ve faydalı özellikler yaratmak, modelin performansını artırabilir. Bu işlem aşağıdaki tekniklerle yapılabilir:
- Dönüşüm ve Kombinasyonlar: Mevcut özellikleri birbirleriyle çarparak, bölererek ya da toplama ve çıkarma işlemleriyle yeni özellikler türetmek.
- Zaman Serisi Özellikleri: Zamanla ilgili veri üzerinde işlem yapılıyorsa, zaman serisi özellikleri (örneğin, saat, gün, ay, mevsim) eklemek.
- Gruplama ve Özetleme: Kategorik verilere ait grup özetleme tekniklerini kullanarak, her bir grubun ortalamasını, toplamını, varyansını hesaplamak.
3. Özellik Seçimi
Feature Selection, gereksiz veya fazla korelasyona sahip özelliklerin seçilmesini engellemek için yapılan işlemdir. Bu adımda, hangi özelliklerin model için anlamlı olduğunu belirleyerek, modelin daha hızlı ve verimli çalışmasını sağlarız. Özellik seçimi genellikle şu tekniklerle yapılır:
- Korelasyon Analizi: Özellikler arasındaki yüksek korelasyon, modelin aşırı öğrenmesine (overfitting) yol açabilir. Bu yüzden, korelasyonu yüksek olan özelliklerden biri çıkarılabilir.
- Özellik Seçimi Yöntemleri:
- Mutual Information: Özellikler arasındaki karşılıklı bilgiyi analiz ederek en önemli özellikleri seçmek.
- Recursive Feature Elimination (RFE): Modelin performansını izleyerek, en iyi performansı gösteren özellikleri seçmek.
- L1 Regularization (Lasso): Özelliklerin katsayılarının sıfıra düşürülerek, en etkili özelliklerin seçilmesi.
4. Kategorik Verilerin İşlenmesi
Çoğu makine öğrenmesi modeli, sayısal verilerle çalışmaya odaklanır. Bu nedenle, kategorik verilerin uygun bir biçimde sayısal verilere dönüştürülmesi gerekir. Kategorik verilerin işlenmesi için kullanılan başlıca teknikler şunlardır:
- One-Hot Encoding: Kategorik değişkenlerin her bir değerini ayrı bir sütun olarak temsil etmek.
- Label Encoding: Kategorik veriyi sayısal değerlere dönüştürmek.
- Ordinal Encoding: Sıralı kategorik veriyi, sıralı sayısal değerlere dönüştürmek.
5. Özelliklerin Boyutunun Azaltılması
Veri setinin boyutu çok büyükse, modelin eğitilmesi zaman alabilir ve aşırı öğrenmeye yol açabilir. Bu yüzden özellik boyutunu azaltmak gerekebilir. Boyut indirgeme teknikleri şunları içerebilir:
- Principal Component Analysis (PCA): Verinin ana bileşenlerini çıkararak, daha küçük bir özellik seti elde etmek.
- Linear Discriminant Analysis (LDA): Özelliklerin doğrusal birleşimlerini bulmak, özellikle sınıflandırma görevlerinde kullanılır.
Feature Engineering Araçları ve Teknikleri
Özellik mühendisliği süreci genellikle Python, R gibi programlama dillerinde ve bu dillere ait kütüphanelerle yapılır. Yaygın kullanılan araçlar ve kütüphaneler şunlardır:
- Pandas: Veri manipülasyonu ve analizinde kullanılan Python kütüphanesi.
- NumPy: Sayısal verilerle işlem yapmak için kullanılan Python kütüphanesi.
- Scikit-learn: Özellik seçimi, boyut indirgeme ve modelleme gibi işlemler için yaygın olarak kullanılan Python kütüphanesi.
- TensorFlow, PyTorch: Derin öğrenme modelleri için kullanılan güçlü kütüphaneler.
Feature Engineering Örnekleri
Örnek olarak, kredi kartı dolandırıcılığı tespit etmek isteyen bir model üzerinde yapılacak özellik mühendisliği işlemleri:
- Yeni Özellikler Oluşturmak: Kullanıcının geçmiş harcama alışkanlıklarına dayalı olarak, “son 3 ayda harcama ortalaması” gibi yeni bir özellik eklemek.
- Zaman Serisi Özellikleri: Kredi kartı harcamalarını analiz ederken, “harcama saati” veya “harcama günü” gibi özellikler oluşturmak.
- Kategorik Verilerin İşlenmesi: Kullanıcıların şehir, yaş grubu gibi kategorik verilerini sayısal verilere dönüştürmek.
Sonuç
Feature Engineering, makine öğrenmesi modellerinin başarısını artıran kritik bir adımdır. Veriyi doğru şekilde işlemek, dönüştürmek ve analiz etmek, modelin daha doğru ve verimli çalışmasını sağlar. İyi yapılmış bir özellik mühendisliği, modelin öğrenme sürecini hızlandırabilir, overfitting riskini azaltabilir ve sonuçların doğruluğunu artırabilir. Bu süreç, veri bilimcilerinin en fazla vakit harcadığı ve deneyim kazandığı alanlardan biri olup, veri setinin anlamlı ve uygun hale getirilmesinde büyük rol oynar.