Featuretools ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die von Alteryx erstellt wurde, um das Feature-Engineering im Machine Learning zu automatisieren. Hier erfährst du alles, was du wissen musst: Vorstellung, Funktionsweise, Vorteile, Anwendungsfälle...
Im Bereich des Machine Learning ist das Feature-Engineering oder Feature-Engineering eine unumgängliche Praxis. Die Qualität und Relevanz der aus den Daten extrahierten Features kann den Unterschied zwischen einem relevanten Modell und einem ineffizienten Modell ausmachen.
Dieser Prozess ist jedoch oft sehr arbeitsintensiv. Er erfordert fundiertes Fachwissen und erhebliche Anstrengungen.
Um dieses Problem zu beheben, hat das Unternehmen Alteryx eine innovative Open-Source-Lösung zur Automatisierung des Feature Engineering entwickelt.
Das Ende 2017 veröffentlichte Tool ermöglicht es, komplexe Beziehungen in Daten automatisch zu entdecken, sinnvolle Features zu generieren und Data Scientists von den mühsamsten Aufgaben zu befreien. Sein Name? Featuretools.
In diesem Artikel erfährst du alles, was du über diese Python-Bibliothek wissen musst, die den Bereich des Machine Learning revolutioniert hat. Zunächst ein Blick auf die Bedeutung von Feature Engineering.
Feature Engineering: Ein Grundpfeiler für den Erfolg von Machine Learning
Feature Engineering kann als die Kunst bezeichnet werden, Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln, und bildet die Grundlage für die Modellierung beim maschinellen Lernen.
Die Fähigkeit von Machine-Learning-Algorithmen, aussagekräftige Muster zu extrahieren, wenn sie Beziehungen zwischen Daten erfassen, hängt von der Qualität der Funktionen ab, die ihnen präsentiert werden.
Diese Funktionen oder Variablen fungieren als Unterscheidungsmerkmale, die das Modell bei seinem Streben nach Verständnis oder Vorhersagen leiten.
Wenn sie relevant und informativ sind, ermöglichen sie es dem Modell, aus den Trainingsdaten zu verallgemeinern und gleichzeitig eine Überanpassung zu vermeiden. Im Gegensatz dazu können schlecht konzipierte oder redundante Funktionen Rauschen einbringen und es in die Irre führen.
Und diese technische Aufgabe beschränkt sich nicht auf die Auswahl der relevanten Variablen, sondern beinhaltet auch die Schaffung neuer abgeleiteter Funktionen, die oft entscheidend sind, um komplexe Beziehungen auszudrücken.
Da die Datensätze jedoch immer größer und komplexer werden, wird die manuelle Erstellung von Funktionen schnell zu einer Herkulesaufgabe, die stundenlanges, sorgfältiges Arbeiten erfordert. Das Potenzial von Modellen wird dadurch geschmälert.
Es verspricht, den Prozess zu automatisieren und Machine-Learning-Experten zu entlasten, damit sie sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
Was sind Featuretools?
Featuretools ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Datenwissenschaft angesiedelt ist und fortschrittliche Werkzeuge für die Automatisierung des Feature Engineering bietet.
Ihr Hauptziel ist es, die automatische Erfassung komplexer Datenbeziehungen zu ermöglichen, wodurch die Notwendigkeit entfällt, jede Funktion manuell zu spezifizieren.
Dieser Ansatz ist besonders vorteilhaft in Situationen, in denen die Beziehungen zwischen Entitäten nicht trivial oder schwer manuell zu erfassen sind.
Die Verwendung von Featuretools beschleunigt den Prozess des Feature Engineering über die Automatisierung der Erstellung neuer Variablen, ermöglicht aber auch die Erstellung komplexer Features, die manuell schwer zu identifizieren sind.
Durch die Nutzung von Beziehungen zwischen Entitäten können informationsreiche Funktionen erzeugt werden, die die Fähigkeit des Modells verbessern, auf Daten zu verallgemeinern, die während des Trainings nicht gesehen wurden.
Wie funktioniert das Featuretools? Was sind die Schlüsselkomponenten?
Die Funktionsweise von Featuretools beruht auf mehreren grundlegenden Konzepten. EntitySets“ bieten eine Möglichkeit, Entity-Relationship-Daten auf strukturierte Weise zu verwalten.
Jedes EntitySet ist eine Datenstruktur, die eine Reihe von Entitäten (Tabellen) und die Beziehungen zwischen diesen Entitäten enthält. Auf diese Weise wird es möglich, komplexe Daten zu modellieren, bei denen mehrere Entitäten miteinander in Beziehung stehen.
In einem Szenario zur Vorhersage von Produktfehlern könnte ein EntitySet z. B. Entitäten wie „Bestellungen“, „Produkte“ und „Kunden“ enthalten.
Die Beziehungen zwischen diesen Entitäten, wie z. B. Bestellungen, die mit Produkten verbunden sind, und Kunden, die mit Bestellungen verbunden sind, werden so definiert, dass Featuretools die zugrunde liegende Struktur der Daten verstehen kann.
Das Herzstück des Automatisierungsprozesses von Featuretools ist die „Deep Feature Synthesis“ (DFS): ein Mechanismus zur automatischen Erstellung von Funktionen durch die Kombination von Informationen aus mehreren Entitäten.
Dieser Prozess untersucht die im EntitySet definierten Beziehungen, um komplexere Funktionen zu erstellen. Anstatt sich mit einfachen Funktionen zu begnügen, hilft DFS dabei, tiefere Muster zu erfassen.
Nehmen wir zum Beispiel an, dass ein EntitySet die Entitäten „Kunden“ und „Transaktionen“ enthält. Das DFS könnte automatisch ein Feature erstellen, das die Summe der Transaktionsbeträge für jeden Kunden darstellt.
Featuretools ist also in der Lage, ohne manuellen Eingriff sinnvolle Funktionen zu erzeugen, die die Beziehungen zwischen den Entitäten erfassen.
Primitives sind die grundlegenden Operationen, die bei der Erstellung neuer Funktionen angewendet werden können. Es gibt zwei verschiedene Kategorien von Primitiven.
Aggregationsprimitive beinhalten Operationen wie Summe, Durchschnitt, Minimum oder Maximum. Transformationsprimitive hingegen ermöglichen komplexere Manipulationen wie das Normalisieren oder das Extrahieren von Teilen eines Datums.
Es ist die geschickte Verwendung dieser Primitive, die es Featuretools ermöglicht, eine Vielzahl von Funktionen aus vorhandenen Daten zu generieren, ohne dass der Benutzer jede Operation manuell angeben muss.
Dies vereinfacht den Engineering-Prozess erheblich, da eine Vielzahl anspruchsvoller Operationen zugänglich gemacht wird, ohne dass tiefgreifendes Fachwissen erforderlich ist.
Predictive Maintenance, Marketing... ein ideales Werkzeug für mehrere Anwendungsfälle
Darüber hinaus ist es ein besonders leistungsfähiges Werkzeug zur Lösung spezifischer Probleme. Bei der Vorhersage des Ausfalls von Industrieanlagen kann es z. B. automatisch komplexe zeitliche Funktionalitäten aus Sensordaten extrahieren.
In ähnlicher Weise kann es im Bereich Marketing oder E-Commerce verwendet werden, um personalisierte Funktionen zu erstellen, die auf dem vergangenen Verhalten der Kunden basieren. Dadurch wird die Genauigkeit von Empfehlungs- und Segmentierungsmodellen erhöht.
Die Integration von Featuretools in den Machine Learning-Workflow
Als Werkzeug für maschinelles Lernen ist Featuretools direkt so konzipiert, dass es sich nahtlos in andere beliebte Bibliotheken wie Pandas und Scikit-learn einfügt.
Dies ermöglicht es, seine Automatisierungsfähigkeiten zu nutzen und gleichzeitig weiterhin vertraute Werkzeuge zu verwenden, z. B. für die Datenmanipulation oder die Erstellung und Auswertung von Modellen.
Diese einfache Integration erleichtert Praktikern den Übergang zur Verwendung von Featuretools in ihren Projekten, ohne dass sie ihren derzeitigen Workflow komplett umgestalten müssen.
Im Vergleich zu manuellen Ansätzen für das Feature-Engineering beschleunigt die Automatisierung den Prozess erheblich und reduziert potenzielle menschliche Fehler.
Fazit: Featuretools, ein echter Verbündeter für Data Scientists
Durch die Automatisierung der verschiedenen Schritte des Feature-Engineerings spart Featuretools wertvolle Zeit und steigert die Leistung von Machine-Learning-Modellen.
Nach nur wenigen Jahren hat sich diese Python-Bibliothek als eine der unverzichtbaren Open-Source-Lösungen für Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens etabliert.
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