Einem Freund helfen

Dein Freund Alex ist Data Scientist und arbeitet an einem Machine-Learning-Projekt. Er hat Schwierigkeiten mit dem Feature Engineering und ist unsicher, wie er die Leistung seines Modells am besten verbessern kann. Du möchtest ihm Tipps geben, wie er effektiv vorgehen kann.

Hier sind die vier Optionen, die Alex in Betracht zieht:

So viele Features wie möglich verwenden: Alex überlegt, jedes verfügbare Feature aus seinem Datensatz zu verwenden, in der Annahme, dass mehr Features zu einer besseren Modellleistung führen.

Mit einer Kombination aus Feature-Selection-Tools experimentieren: Alex plant, verschiedene Verfahren der Feature-Selektion wie univariate Auswahl, Principal Component Analysis (PCA) und Recursive Feature Elimination (RFE) anzuwenden, um seine Feature-Menge zu verfeinern.

Eine Domänenexpertin bzw. einen Domänenexperten konsultieren: Alex erwägt, eine Fachperson zu kontaktieren, die einschätzen kann, welche Features für sein spezifisches Problem am relevantesten und wirkungsvollsten sind.

Features nach Bauchgefühl manuell erstellen: Alex denkt darüber nach, neue Features basierend auf seiner Intuition oder seinem Bauchgefühl zu erzeugen – ohne einen systematischen Ansatz.