{"id":177227,"date":"2023-05-28T19:59:45","date_gmt":"2023-05-28T18:59:45","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=177227"},"modified":"2023-10-30T09:55:05","modified_gmt":"2023-10-30T08:55:05","slug":"feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","title":{"rendered":"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"177227\" class=\"elementor elementor-177227\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f767e84 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f767e84\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c8f672e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c8f672e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9999c9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b9999c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Beim Feature Engineering geht es darum, Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, um mithilfe von Machine Learning branchenspezifische Probleme zu l\u00f6sen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Definition, Algorithmen, Anwendungsf\u00e4lle, Schulungen..<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-faad3ab elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"faad3ab\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/kuenstliche-intelligenz-in-oesterreich-die-situation-der-unternehmen\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> wird immer h\u00e4ufiger in allen Bereichen eingesetzt. Damit ein Modell zur <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/predictive-analytics-methoden-erfahre-mehr\">vorausschauenden Analyse<\/a> sein volles Potenzial entfalten kann, muss es jedoch die ihm zur Verf\u00fcgung stehenden Daten vollst\u00e4ndig nutzen.<\/p><p>Um dies zu erreichen, ist es wichtig, den richtigen Algorithmus auszuw\u00e4hlen und die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/top-5-der-branchen-die-machine-learning-als-wettbewerbsvorteil-nutzen\">Machine-Learning-Modelle<\/a> zu trainieren. In Wirklichkeit ist es am wichtigsten, das &#8222;<strong>Feature Engineering<\/strong>&#8220; oder Merkmalsengineering zu verwenden.<\/p><p>Denn die Merkmale der Daten haben einen direkten Einfluss auf die Vorhersagemodelle und ihre Ergebnisse. Je besser die Merkmale vorbereitet und je sorgf\u00e4ltiger sie ausgew\u00e4hlt werden, desto genauer sind die Ergebnisse. Sie m\u00fcssen die den Daten innewohnende Struktur beschreiben.<\/p><p>Im Allgemeinen h\u00e4ngen die Ergebnisse von dem gew\u00e4hlten Modell, den verf\u00fcgbaren Daten und den vorbereiteten Merkmalen ab. Der Rahmen des Problems und die zur Sch\u00e4tzung der Genauigkeit verwendeten Messungen spielen ebenfalls eine wichtige Rolle.<\/p><p>Auch wenn ein Modell nicht optimal ist, lassen sich mit ihm gute Ergebnisse erzielen. Wichtig ist, gute Eigenschaften zu verwenden, damit weniger <strong>komplexe Modelle<\/strong> verwendet werden k\u00f6nnen, die schneller ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen und einfacher zu verstehen und zu warten sind.<\/p><p>Ebenso f\u00fchrt ein gutes\u00a0 <strong>Feature Engineering<\/strong> zu guten Ergebnissen, auch wenn die gew\u00e4hlten Parameter nicht optimal sind. Es ist also nicht notwendig, nach dem besten Modell und den optimiertesten Parametern zu suchen, solange man die richtigen Merkmale hat.<\/p><p>Diese erm\u00f6glichen es, sich dem zugrunde liegenden Problem anzun\u00e4hern und die Daten genau darzustellen. Aber was ist dann Feature Engineering?<\/p><p>\u00a0<\/p><p>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"268\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Die Top 3 Machine Learning Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Die Top 3 Machine Learning Algorithmen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Aversarial Examples im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/adversarial-examples-im-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Aversarial Examples im Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Microsoft Azure Kurs Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Azure Kurs Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Underfitting im Machine Learning&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/underfitting-in-machine-learning-so-loest-du-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Underfitting im Machine Learning<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Machine Learning Definition&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Machine Learning Definition<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bf273f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bf273f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist Feature Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ccc208 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5ccc208\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Feature Engineering<\/strong> ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in Merkmale umgewandelt werden, die das Problem, das dem Vorhersagemodell zugrunde liegt, genauer darstellen.<\/p><p>Vereinfacht gesagt geht es darum, Dom\u00e4nenwissen anzuwenden, um analytische Darstellungen aus den Rohdaten zu extrahieren und sie f\u00fcr Machine Learning vorzubereiten.<\/p><p>Dies ist der erste Schritt bei der Entwicklung eines pr\u00e4diktiven Machine-Learning-Modells. Dadurch kann die Genauigkeit des Modells bei neuen, unbekannten Daten erh\u00f6ht werden.<\/p><p>Wir erinnern daran, dass<strong> Machine-Learning-Algorithmen<\/strong> eine L\u00f6sung f\u00fcr ein Problem anhand von Beispieldaten lernen. Feature Engineering hilft also dabei, die beste Darstellung der Beispieldaten zu finden, um die L\u00f6sung des Problems zu lernen.<\/p><p>Dies ist sehr wichtig, da der Erfolg eines Projekts im Bereich <strong>k\u00fcnstliche Intelligenz oder Machine Learning<\/strong> oft von der Darstellung der Daten abh\u00e4ngt. Die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/klassifikationsalgorithmen-definition-und-hauptmodelle\">Algorithmen<\/a> m\u00fcssen in der Lage sein, die &#8222;Inputs&#8220; zu verstehen.<\/p><p>Feature Engineering beruht auf einer Reihe von genau definierten Verfahren und Methoden. Die zu verwendenden Verfahren variieren je nach Daten, und erst durch Erfahrung und \u00dcbung lernt man, welche man kontextabh\u00e4ngig anwenden muss.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f40f1e8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"f40f1e8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37370d98 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"37370d98\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=ugALxRuTh00&amp;t=139s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-858038d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"858038d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f0dd828 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f0dd828\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Feature Engineering, so weit so gut.. Aber was ist eigentlich ein Feature ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c51cab5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c51cab5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Daten werden in Tabellen in Zeilen dargestellt, w\u00e4hrend ihre Attribute und Variablen in Spalten dargestellt werden. Ein Attribut kann ein Merkmal sein.<\/p><p>Im Zusammenhang mit einem Problem ist ein Merkmal jedoch ein Attribut, das in Bezug auf dieses Problem n\u00fctzlich oder relevant ist. Es ist ein wichtiger Teil einer Beobachtung, die darauf abzielt, mehr \u00fcber die Struktur des modellierten Problems zu erfahren.<\/p><p>Wenn wir als Beispiel ein <strong>Problem der Computervision<\/strong> nehmen, ist ein Bild eine Beobachtung, w\u00e4hrend ein Merkmal eine Linie in diesem Bild sein k\u00f6nnte.<\/p><p>Bei der <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/nltk-python\">nat\u00fcrlichen Sprachverarbeitung<\/a> k\u00f6nnte die Beobachtung ein Dokument sein, w\u00e4hrend ein Merkmal ein Satz oder ein Wort in diesem Dokument sein k\u00f6nnte. Bei der Spracherkennung kann eine vollst\u00e4ndige Rede eine Beobachtung sein, w\u00e4hrend ein einzelnes Wort ein Merkmal sein kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-74d1464 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"74d1464\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7676e729 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"7676e729\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/ABV2YS9jbzE&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4a9b955e elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4a9b955e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Feature Engineering lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d95da8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1d95da8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Ans\u00e4tze des Feature Engineering<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d8b35b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9d8b35b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Feature Engineering<\/strong> ist kein einheitlicher Prozess. Es gibt viele verschiedene Ans\u00e4tze, und welcher Ansatz der richtige ist, h\u00e4ngt von dem spezifischen Teilproblem ab, das man zu l\u00f6sen versucht.<\/p><p>Bei der <strong>&#8222;Feature Importance&#8220;<\/strong> geht es darum, den Nutzen eines Merkmals objektiv einzusch\u00e4tzen. Dies kann bei der Auswahl von Merkmalen hilfreich sein. Jedes Merkmal erh\u00e4lt eine Punktzahl, so dass sie entsprechend ihrer Punktzahl eingestuft werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Diejenigen mit der h\u00f6chsten Punktzahl k\u00f6nnen ausgew\u00e4hlt werden, um in den Datensatz aufgenommen zu werden.<\/p><p>Diese Wichtigkeitsbewertung kann auch verwendet werden, um neue Merkmale zu extrahieren oder zu konstruieren, die \u00e4hnlich sind, sich aber von den bereits als n\u00fctzlich eingestuften unterscheiden. Im Allgemeinen kann ein Merkmal als wichtig eingestuft werden, wenn es hoch mit der abh\u00e4ngigen Variablen, d. h. dem vorherzusagenden Element, korreliert ist.<\/p><p>Normalerweise werden <strong>Korrelationskoeffizienten<\/strong> verwendet, um die Wichtigkeit eines Merkmals zu messen. Einige komplexere Algorithmen f\u00fcr pr\u00e4diktive Modellierung nehmen diese Auswahl intern vor, w\u00e4hrend sie das Modell erstellen. Dies ist der Fall bei MARS-Algorithmen oder Random Forests.<\/p><p><strong>Feature Extraction<\/strong> oder Merkmalsextraktion erm\u00f6glicht es, automatisch neue Merkmale aus den Rohdaten zu konstruieren. Dies ist sehr n\u00fctzlich, wenn die Beobachtungen in ihrer Rohform zu umfangreich sind, um direkt durch pr\u00e4diktive Algorithmen modelliert zu werden.<\/p><p>Als Beispiele k\u00f6nnen Text-, Audio- und Bilddaten genannt werden. Dies gilt auch f\u00fcr tabellarische Daten, die mit Millionen von Attributen versehen sind.<\/p><p>Das Ziel der <strong>Feature Extraction<\/strong> ist es, die Dimensionalit\u00e4t dieser Arten von Beobachtungen automatisch auf eine kleinere Menge zu reduzieren, um sie modellieren zu k\u00f6nnen. Dabei k\u00f6nnen Methoden wie die Hauptkomponentenanalyse oder das <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering\">un\u00fcberwachte Clustering<\/a> f\u00fcr tabellarische Daten oder die Kantenerkennung f\u00fcr Bilder verwendet werden.<\/p><p>Feature Selection oder Merkmalsauswahl ist eine weitere Methode, um Datenattribute zu entfernen, die im Kontext des zu l\u00f6senden Problems unn\u00f6tig oder redundant sind. Bei diesem Ansatz wird automatisch die Teilmenge ausgew\u00e4hlt, die f\u00fcr die L\u00f6sung des Problems am n\u00fctzlichsten ist.<\/p><p>Die Algorithmen k\u00f6nnen eine Methode wie Korrelation oder andere <strong>Feature-Importance-Methoden<\/strong> verwenden, um die Merkmale zu klassifizieren und auszuw\u00e4hlen. Eine andere, fortgeschrittenere Technik besteht darin, Modelle automatisch zu erstellen und zu bewerten, bis das f\u00fcr die Vorhersage am besten geeignete Modell gefunden ist.<\/p><p>Bei der Merkmalskonstruktion oder <strong>Feature Construction<\/strong> werden neue Merkmale manuell aus den Rohdaten konstruiert. Dazu ist es notwendig, die Probendaten zu strukturieren und sie den Algorithmen f\u00fcr die pr\u00e4diktive Modellierung entsprechend dem zu l\u00f6senden Problem auszusetzen.<\/p><p>Bei <strong>tabellarischen Daten<\/strong> wird es z. B. darum gehen, Merkmale zu aggregieren und zu kombinieren, um neue Merkmale zu schaffen, oder umgekehrt, sie zu zerlegen. Diese Aufgabe erfordert viel Zeit und \u00dcberlegung, macht aber den Unterschied in der Leistung eines Machine-Learning-Modells aus.<\/p><p>Beim Feature Learning geht es darum, Merkmale in den Rohdaten automatisch zu identifizieren und zu verwenden, um die Notwendigkeit zu vermeiden, Merkmale manuell zu konstruieren oder zu extrahieren.<\/p><p>Dies wird durch die modernsten Methoden des Deep Learning erm\u00f6glicht. Beispiele hierf\u00fcr sind Auto-Encoder oder eingeschr\u00e4nkte Boltzmann-Maschinen. Diesen Techniken gelingt es, abstrakte Darstellungen von Merkmalen auf un\u00fcberwachte oder halb\u00fcberwachte Weise automatisch zu erlernen.<\/p><p>Diese komprimierten Merkmalsdarstellungen k\u00f6nnen dann f\u00fcr die Spracherkennung, die Bildklassifizierung oder die Objekterkennung verwendet werden. Leider funktioniert dieser Ansatz als &#8222;Blackbox&#8220; und erlaubt es nicht zu verstehen, wie die Repr\u00e4sentationen gelernt wurden. Feature Engineering kann daher nicht vollst\u00e4ndig automatisiert werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47ba8b1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"47ba8b1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-21815edc elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"21815edc\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/d12ra3b_M-0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c65612a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c65612a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-34a6042 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"34a6042\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Der Prozess des Feature Engineering<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a330568 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a330568\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Feature Engineering<\/strong> ist Teil des Machine-Learning-Prozesses. Nachdem ein Problem definiert wurde, geht es um die Auswahl und Aufbereitung der Daten. Die Daten werden gesammelt, aggregiert, bereinigt und formatiert, damit sie verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Feature Engineering tritt w\u00e4hrend des Schritts auf, in dem die Daten von ihrem Rohzustand in einen f\u00fcr die<strong> Modellierung geeigneten Zustand<\/strong> umgewandelt werden. Vor diesem Schritt befinden sich die Daten in einem Format, das ihre Bearbeitung nicht zul\u00e4sst.<\/p><p>Im weiteren Verlauf des Machine-Learning-Prozesses werden die Daten modelliert, indem Modelle erstellt, bewertet und konfiguriert werden. Der letzte Schritt ist die Pr\u00e4sentation der Ergebnisse. Jedes Mal, wenn neue Perspektiven in den Daten identifiziert werden, muss dieser Prozess in der gleichen Reihenfolge wiederholt werden.<\/p><p>Der Prozess des Feature Engineering ist also nicht unabh\u00e4ngig. Es handelt sich um einen iterativen Prozess, der eng mit der Datenauswahl und der Modellbewertung verbunden ist.<\/p><p>Je nach dem zu l\u00f6senden Problem werden die verschiedenen Methoden des <strong>Feature Engineering<\/strong> eingesetzt. Nach der Auswahl der geeigneten Merkmale wird die Genauigkeit des Modells bewertet, indem es anhand der gew\u00e4hlten Merkmale an neuen Daten getestet wird.<\/p><p>Es ist sehr wichtig, das Problem genau zu definieren, damit du verschiedene Modelle, Konfigurationen und Modells\u00e4tze ausprobieren kannst. Die Testmethode muss eine genaue Leistungsmessung erm\u00f6glichen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e8eb173 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e8eb173\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Machine Learning Engineer Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-514718e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"514718e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wozu dient das Feature Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c20ace0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c20ace0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Feature Engineering<\/strong> kann f\u00fcr viele Zwecke eingesetzt werden. Es wird z. B. verwendet, um Attribute von Kategorien zu zerlegen, eine Date-Time zu zerlegen oder numerische Mengen zu beschneiden.<\/p><p>Hier sind einige konkrete Anwendungsbeispiele zum besseren Verst\u00e4ndnis. Beim <strong>Machine-Learning-Wettbewerb<\/strong> KDD Cup 2010 mussten die Teilnehmer modellieren, wie Sch\u00fcler lernen.<\/p><p>Ein Korpus von Sch\u00fclerergebnissen zu Algebraproblemen wurde bereitgestellt und sollte verwendet werden, um die zuk\u00fcnftige Leistung dieser Sch\u00fcler vorherzusagen. Die Gewinner des Wettbewerbs waren eine Gruppe von Studenten der <a href=\"https:\/\/www.ntu.edu.tw\/english\/\">National Taiwan University,<\/a> denen es gelang, die Struktur des Problems mithilfe von Feature Engineering zu vereinfachen, indem sie Millionen von bin\u00e4ren Merkmalen erzeugten.<\/p><p>Diese Struktur erm\u00f6glichte es dem Team, sehr einfache, aber hochleistungsf\u00e4hige lineare Methoden zu verwenden, um das beste Vorhersagemodell zu erstellen. Nichtlineare Elemente wie die Zeitlichkeit wurden auf bin\u00e4re Indikatoren reduziert. Eine Demonstration der M\u00f6glichkeiten, die bin\u00e4re Indikatoren bieten.<\/p><p>Ein weiteres Beispiel ist der <strong>heritage health prize:<\/strong> Ein Preisgeld von drei Millionen US-Dollar f\u00fcr das Team, das vorhersagen kann, welche Patienten im n\u00e4chsten Jahr ins Krankenhaus eingeliefert werden. Viele der Teilnehmer haben Feature Engineering verwendet.<\/p><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-acef590 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"acef590\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Warum sollte man das Feature Engineering automatisieren ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88d0bde elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"88d0bde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Feature Engineering<\/strong> ist ein iterativer Prozess, der viel Zeit, Ressourcen und technisches Fachwissen erfordert. Ein Data-Science-Team muss auch mit Experten aus dem Fachbereich zusammenarbeiten, um ihnen ML-Modelle zu liefern, die auf ihre Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind.<\/p><p>Die Automatisierung dieses Prozesses hat das Potenzial, die Data Science umzukrempeln. Sie vereinfacht den Zugang zu Machine Learning, macht die manuelle Erstellung von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sql-abfrage-die-5-wichtigsten-befehle-die-du-kennen-solltest\">SQL-Abfragen<\/a> \u00fcberfl\u00fcssig und beschleunigt Data-Science-Projekte auch ohne Fachkenntnisse. Dank der Automatisierung k\u00f6nnen Millionen von Hypothesen in wenigen Stunden erforscht werden.<\/p><p>Mit den <strong>AutoML-Produkten<\/strong> ist die Automatisierung des Feature Engineering nun m\u00f6glich. Mit AutoML 2.0 kann die Dauer des gesamten Zyklus von den Rohdaten bis zur Entwicklung des Machine-Learning-Modells von mehreren Monaten auf wenige Tage reduziert werden. So k\u00f6nnen Data Science-Teams viele ML-Modelle liefern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52467c1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"52467c1\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7d7f1b35 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"7d7f1b35\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/jn-22XyKsgo&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5ec6ff4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5ec6ff4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann man das Feature Engineering lernen ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3d4877 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d3d4877\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Feature Engineering ist das Herzst\u00fcck der Data Science und des Machine Learning. Wenn du dich f\u00fcr einen DataScientest-Kurs entscheidest, kannst du lernen, diese Disziplin genauso zu beherrschen wie alle anderen Techniken und Werkzeuge der Datenwissenschaft.<\/p><p>Machine Learning ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Programme f\u00fcr Data Scientists, Data Analysts und ML Engineers. Du lernst auch Python-Programmierung, Techniken zur Datenbankmanipulation, Deep Learning oder Data Visualization.<\/p><p>Unsere Kurse werden von Fachleuten konzipiert und gehen direkt auf die Bed\u00fcrfnisse der Unternehmen ein. Die Lernenden erhalten ein von der Universit\u00e4t Sorbonne zertifiziertes Diplom, und 93 % von ihnen finden sofort einen Job.<\/p><p>Jeder unserer Kurse verfolgt einen innovativen <strong>Blended-Learning-Ansatz<\/strong>, der Fernunterricht und Pr\u00e4senzveranstaltungen miteinander verbindet. Diese Kurse k\u00f6nnen als Weiterbildung oder im intensiven BootCamp-Modus absolviert werden.<\/p><p>Unsere Kurse k\u00f6nnen \u00fcber deinen <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/finanziere-deine-weiterbildung-per-bildungsgutschein\">Bildungsgutschein<\/a> finanziert werden. Entdecke jetzt unsere Data Science-Kurse!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2978707 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2978707\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f0dda8e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"5f0dda8e\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/Lz47HDepMbM&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-472cfbd6 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"472cfbd6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e93e733 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e93e733\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Feature Engineering?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Feature Engineering ist ein Prozess, bei dem die Rohdaten in Merkmale umgewandelt werden, die das Problem, das dem Vorhersagemodell zugrunde liegt, genauer darstellen. Vereinfacht gesagt geht es darum, Dom\u00e4nenwissen anzuwenden, um analytische Darstellungen aus den Rohdaten zu extrahieren und sie f\u00fcr Machine Learning vorzubereiten.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was ist ein Feature?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Die Daten werden in Tabellen in Zeilen dargestellt, w\u00e4hrend ihre Attribute und Variablen in Spalten dargestellt werden. Ein Attribut kann ein Merkmal sein. Im Zusammenhang mit einem Problem ist ein Merkmal jedoch ein Attribut, das f\u00fcr dieses Problem n\u00fctzlich oder relevant ist. Es ist ein wichtiger Teil einer Beobachtung, die darauf abzielt, mehr \u00fcber die Struktur des modellierten Problems zu erfahren.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wozu dient Feature Engineering?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Feature Engineering kann f\u00fcr viele Zwecke eingesetzt werden. Es kann z. B. verwendet werden, um Attribute von Kategorien zu zerlegen, eine Datumsangabe zu zerlegen oder numerische Mengen zu beschneiden. Hier sind einige konkrete Anwendungsbeispiele zum besseren Verst\u00e4ndnis. Beim Machine-Learning-Wettbewerb KDD Cup 2010 mussten die Teilnehmer modellieren, wie Sch\u00fcler lernen. Ein Korpus von Sch\u00fclerergebnissen zu Algebraproblemen wurde bereitgestellt und sollte verwendet werden, um die zuk\u00fcnftige Leistung dieser Sch\u00fcler vorherzusagen. Die Gewinner des Wettbewerbs waren eine Gruppe von Studenten der National Taiwan University, denen es gelang, die Struktur des Problems mithilfe von Feature Engineering zu vereinfachen, indem sie Millionen von bin\u00e4ren Merkmalen erstellten.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Warum sollte man Feature Engineering automatisieren?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Feature Engineering ist ein iterativer Prozess, der viel Zeit, Ressourcen und technisches Fachwissen erfordert. Ein Data-Science-Team muss auch mit Fachleuten aus der Industrie zusammenarbeiten, um ihnen ML-Modelle zu liefern, die auf ihre Bed\u00fcrfnisse zugeschnitten sind. Die Automatisierung dieses Prozesses hat das Potenzial, die Data Science umzukrempeln. Sie vereinfacht den Zugang zu Machine Learning, macht die manuelle Erstellung von SQL-Abfragen \u00fcberfl\u00fcssig und beschleunigt Data-Science-Projekte auch ohne Fachkenntnisse. Dank der Automatisierung k\u00f6nnen Millionen von Hypothesen in wenigen Stunden erforscht werden.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Beim Feature Engineering geht es darum, Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, um mithilfe von Machine Learning branchenspezifische Probleme zu l\u00f6sen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Definition, Algorithmen, Anwendungsf\u00e4lle, Schulungen.. K\u00fcnstliche Intelligenz wird immer h\u00e4ufiger in allen Bereichen eingesetzt. Damit ein Modell zur vorausschauenden Analyse sein volles Potenzial entfalten kann, muss es jedoch [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":67,"featured_media":177228,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2454],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Machine Learning-Prozess, bei dem relevante Informationen aus den vorhandenen...\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Beim Feature Engineering geht es darum, Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, um mithilfe von Machine Learning branchenspezifische Probleme zu l\u00f6sen. Hier\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-05-28T18:59:45+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-10-30T08:55:05+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/05\/feature-engineering.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"562\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Melanie\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@DataScientest__\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Melanie\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\"},\"author\":{\"name\":\"Melanie\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\"},\"headline\":\"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning\",\"datePublished\":\"2023-05-28T18:59:45+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T08:55:05+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\"},\"wordCount\":1959,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"articleSection\":[\"Data Science\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2023\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\",\"name\":\"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-05-28T18:59:45+00:00\",\"dateModified\":\"2023-10-30T08:55:05+00:00\",\"description\":\"Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Machine Learning-Prozess, bei dem relevante Informationen aus den vorhandenen...\",\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"name\":\"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com\",\"description\":\"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization\",\"name\":\"DataScientest\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png\",\"width\":301,\"height\":301,\"caption\":\"DataScientest\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN\",\"https:\/\/twitter.com\/DataScientest__\",\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/\",\"https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d\",\"name\":\"Melanie\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Melanie\"},\"url\":\"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning","description":"Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Machine Learning-Prozess, bei dem relevante Informationen aus den vorhandenen...","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning","og_description":"Beim Feature Engineering geht es darum, Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, um mithilfe von Machine Learning branchenspezifische Probleme zu l\u00f6sen. Hier","og_url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","og_site_name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","article_published_time":"2023-05-28T18:59:45+00:00","article_modified_time":"2023-10-30T08:55:05+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":562,"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2023\/05\/feature-engineering.webp","type":"image\/webp"}],"author":"Melanie","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@DataScientest__","twitter_site":"@DataScientest__","twitter_misc":{"Verfasst von":"Melanie","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"11 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning"},"author":{"name":"Melanie","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d"},"headline":"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning","datePublished":"2023-05-28T18:59:45+00:00","dateModified":"2023-10-30T08:55:05+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning"},"wordCount":1959,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"articleSection":["Data Science"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning#respond"]}],"copyrightYear":"2023","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","name":"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning","isPartOf":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website"},"datePublished":"2023-05-28T18:59:45+00:00","dateModified":"2023-10-30T08:55:05+00:00","description":"Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Machine Learning-Prozess, bei dem relevante Informationen aus den vorhandenen...","inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/datascientest.com\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#website","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","name":"Weiterbildung Data Science | DataScientest.com","description":"F\u00fchrender Anbieter von Schulungen im Bereich Data Science","publisher":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#organization","name":"DataScientest","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","contentUrl":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-content\/blogs.dir\/8\/files\/2024\/02\/DataScientest_icon_blue-2.png","width":301,"height":301,"caption":"DataScientest"},"image":{"@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/DataScientestEN","https:\/\/twitter.com\/DataScientest__","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/datascientest-germany\/","https:\/\/www.tiktok.com\/@datascientest"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/19d5f7ade9407eb69af3bf6d1ae1731d","name":"Melanie","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/datascientest.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8d3d660a0698de06f13ecf4823519da1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Melanie"},"url":"https:\/\/datascientest.com\/de\/author\/melaniekrause"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/177227"}],"collection":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/67"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=177227"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/177227\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/177228"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=177227"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=177227"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datascientest.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=177227"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}