Feature Engineering

مهندسی ویژگی

مهندسی ویژگی (Feature Engineering) فرآیندی حیاتی در یادگیری ماشین است که در آن، ویژگی‌های جدیدی از داده‌های موجود استخراج یا ایجاد می‌شوند تا عملکرد مدل‌های پیش‌بینی را بهبود بخشند. به عبارت دیگر، مهندسی ویژگی هنر تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌هایی قابل فهم برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. این فرآیند اغلب زمان‌بر و نیازمند دانش تخصصی در زمینه داده‌ها و الگوریتم‌ها است، اما می‌تواند تاثیر چشمگیری بر دقت و کارایی مدل‌ها داشته باشد.

اهمیت مهندسی ویژگی

در بسیاری از موارد، حتی پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیز بدون ویژگی‌های مناسب، نمی‌توانند عملکرد مطلوبی داشته باشند. داده‌های خام اغلب حاوی اطلاعاتی هستند که به طور مستقیم برای الگوریتم‌ها قابل استفاده نیستند. مهندسی ویژگی به ما کمک می‌کند تا این اطلاعات را استخراج کرده و به شکلی مناسب برای الگوریتم‌ها تبدیل کنیم.

• بهبود دقت مدل: با ایجاد ویژگی‌های مرتبط‌تر و معنادارتر، می‌توان دقت مدل‌های پیش‌بینی را به طور قابل توجهی افزایش داد.
• کاهش پیچیدگی مدل: گاهی اوقات، با استفاده از ویژگی‌های مناسب، می‌توان از الگوریتم‌های پیچیده‌تر اجتناب کرد و از یک مدل ساده‌تر با عملکرد مشابه استفاده کرد.
• تفسیرپذیری بهتر: ویژگی‌های مهندسی‌شده می‌توانند به ما کمک کنند تا درک بهتری از داده‌ها و فرآیندهای زیربنایی داشته باشیم.

مراحل مهندسی ویژگی

فرآیند مهندسی ویژگی معمولاً شامل مراحل زیر است:

1. درک مسئله و داده‌ها: قبل از هر چیز، باید مسئله‌ای که قصد حل آن را داریم و داده‌هایی که در اختیار داریم را به خوبی درک کنیم. این شامل بررسی نوع داده‌ها، توزیع آن‌ها، مقادیر گمشده و ناهنجاری‌ها می‌شود. 2. انتخاب ویژگی: در این مرحله، ویژگی‌های موجود در داده‌ها را بررسی کرده و ویژگی‌هایی که به نظر می‌رسد با مسئله مرتبط هستند را انتخاب می‌کنیم. 3. استخراج ویژگی: در این مرحله، ویژگی‌های جدیدی از داده‌های موجود استخراج می‌کنیم. این می‌تواند شامل ترکیب ویژگی‌های موجود، ایجاد ویژگی‌های تعاملی، یا استفاده از تکنیک‌های دیگر باشد. 4. تبدیل ویژگی: در این مرحله، ویژگی‌های موجود یا استخراج‌شده را به شکلی مناسب برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین تبدیل می‌کنیم. این می‌تواند شامل مقیاس‌بندی، نرمال‌سازی، کدگذاری و غیره باشد. 5. ارزیابی ویژگی: در این مرحله، ویژگی‌های ایجادشده را ارزیابی می‌کنیم تا مطمئن شویم که عملکرد مدل را بهبود می‌بخشند. این می‌تواند شامل استفاده از معیارهای مختلف ارزیابی مدل و یا تکنیک‌های انتخاب ویژگی باشد.

تکنیک‌های مهندسی ویژگی

تکنیک‌های مختلفی برای مهندسی ویژگی وجود دارد که بسته به نوع داده‌ها و مسئله مورد نظر می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. در اینجا به برخی از رایج‌ترین تکنیک‌ها اشاره می‌کنیم:

• مقیاس‌بندی ویژگی (Feature Scaling): این تکنیک برای نرمال‌سازی مقادیر ویژگی‌ها استفاده می‌شود تا از تاثیر مقیاس‌های مختلف بر عملکرد مدل جلوگیری شود. تکنیک‌های رایج مقیاس‌بندی شامل مقیاس‌بندی مین-مکس و استانداردسازی هستند.
• کدگذاری ویژگی (Feature Encoding): این تکنیک برای تبدیل ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical Features) به فرمت عددی استفاده می‌شود. تکنیک‌های رایج کدگذاری شامل کدگذاری یک‌داغ (One-Hot Encoding) و کدگذاری برچسبی (Label Encoding) هستند.
• تبدیل ویژگی (Feature Transformation): این تکنیک برای تغییر شکل ویژگی‌ها به منظور بهبود عملکرد مدل استفاده می‌شود. تکنیک‌های رایج تبدیل ویژگی شامل تبدیل لگاریتمی، تبدیل توان و تبدیل باکس-کاکس هستند.
• ایجاد ویژگی‌های تعاملی (Interaction Features): این تکنیک برای ایجاد ویژگی‌های جدیدی که حاصل ترکیب دو یا چند ویژگی موجود هستند، استفاده می‌شود.
• استخراج ویژگی از متن (Text Feature Extraction): این تکنیک برای استخراج ویژگی‌های معنادار از داده‌های متنی استفاده می‌شود. تکنیک‌های رایج استخراج ویژگی از متن شامل TF-IDF و Word Embeddings هستند.
• استخراج ویژگی از تصاویر (Image Feature Extraction): این تکنیک برای استخراج ویژگی‌های معنادار از داده‌های تصویری استفاده می‌شود. تکنیک‌های رایج استخراج ویژگی از تصاویر شامل HOG و SIFT هستند.
• ویژگی‌های زمانی (Time-Based Features): استخراج اطلاعاتی مانند روز هفته، ماه، فصل، ساعت از داده‌های زمانی.
• ویژگی‌های جغرافیایی (Geographical Features): استخراج اطلاعاتی مانند فاصله بین دو نقطه، ارتفاع، عرض جغرافیایی و طول جغرافیایی از داده‌های مکانی.

مهندسی ویژگی در داده‌های مالی

در حوزه مالی، مهندسی ویژگی اهمیت ویژه‌ای دارد. داده‌های مالی اغلب پیچیده و پرنویز هستند، و ایجاد ویژگی‌های مناسب می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل‌های پیش‌بینی مالی داشته باشد.

• اندیکاتورهای تکنیکال: استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال مانند میانگین متحرک، شاخص قدرت نسبی (RSI)، MACD و باند بولینگر برای پیش‌بینی قیمت سهام.
• ویژگی‌های حجم معاملات: استفاده از ویژگی‌های حجم معاملات مانند حجم معاملات، نرخ تغییر حجم معاملات و توازن حجم برای شناسایی الگوهای معاملاتی.
• ویژگی‌های بنیادی: استفاده از ویژگی‌های بنیادی مانند نسبت قیمت به درآمد (P/E)، نسبت بدهی به حقوق صاحبان سهام و بازده حقوق صاحبان سهام برای ارزیابی ارزش شرکت‌ها.
• ویژگی‌های بازار: استفاده از ویژگی‌های بازار مانند شاخص‌های بازار، نرخ بهره و نرخ ارز برای در نظر گرفتن شرایط کلی بازار.
• ویژگی‌های مبتنی بر احساسات: تحلیل متون خبری و شبکه‌های اجتماعی برای استخراج اطلاعات مربوط به احساسات سرمایه‌گذاران و استفاده از آن‌ها به عنوان ویژگی.
• ویژگی‌های ریسک: محاسبه شاخص‌های ریسک مانند واریانس، انحراف معیار و بتا برای ارزیابی ریسک سرمایه‌گذاری.
• ویژگی‌های نوسانات: اندازه‌گیری نوسانات قیمت‌ها با استفاده از نوسانات تاریخی و نوسانات ضمنی.
• ویژگی‌های الگوهای نموداری: شناسایی الگوهای نموداری مانند سر و شانه، دوقلو و مثلث برای پیش‌بینی تغییرات قیمت.
• ویژگی‌های فصلی: در نظر گرفتن فصلی بودن برخی از دارایی‌ها مانند محصولات کشاورزی.
• ویژگی‌های مبتنی بر رویداد: در نظر گرفتن رویدادهای خاص مانند اعلام سودآوری، تغییرات مدیریتی و رویدادهای سیاسی.
• ویژگی‌های بر اساس تحلیل موج الیوت: استفاده از اصول تحلیل موج الیوت برای شناسایی الگوهای تکراری در بازار.
• ویژگی‌های بر اساس تحلیل فیبوناچی: استفاده از نسبت‌های فیبوناچی برای شناسایی سطوح حمایت و مقاومت.
• ویژگی‌های مبتنی بر تحلیل تکنیکال پیشرفته: استفاده از تکنیک‌های پیچیده‌تر مانند ایچیموکو کینکو هیو و کانال کلتنر.
• ویژگی‌های مبتنی بر داده‌های جایگزین: استفاده از داده‌های غیرسنتی مانند داده‌های ماهواره‌ای و داده‌های کارت اعتباری.
• ویژگی‌های مبتنی بر یادگیری عمیق: استفاده از شبکه‌های عصبی برای استخراج ویژگی‌های پیچیده از داده‌های مالی.

ابزارهای مهندسی ویژگی

ابزارهای مختلفی برای کمک به فرآیند مهندسی ویژگی وجود دارند:

• Python: زبان برنامه‌نویسی محبوب با کتابخانه‌های قدرتمند مانند Pandas، Scikit-learn و Featuretools.
• R: زبان برنامه‌نویسی محبوب در آمار و علم داده با بسته‌هایی برای مهندسی ویژگی.
• Featuretools: یک کتابخانه پایتون خودکار برای مهندسی ویژگی.
• AutoML tools: ابزارهای خودکار یادگیری ماشین که می‌توانند برخی از مراحل مهندسی ویژگی را خودکار کنند.

چالش‌های مهندسی ویژگی

مهندسی ویژگی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد:

• دانش تخصصی: نیاز به دانش تخصصی در زمینه داده‌ها و مسئله مورد نظر.
• زمان‌بر بودن: فرآیندی زمان‌بر و نیازمند آزمایش و خطا.
• بیش‌برازش (Overfitting): ایجاد ویژگی‌هایی که فقط برای داده‌های آموزشی مناسب هستند و در داده‌های جدید عملکرد خوبی ندارند.
• انتخاب ویژگی‌های نامناسب: انتخاب ویژگی‌هایی که با مسئله مرتبط نیستند و عملکرد مدل را کاهش می‌دهند.

نتیجه‌گیری

مهندسی ویژگی یک فرآیند حیاتی در یادگیری ماشین است که می‌تواند تاثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل‌ها داشته باشد. با درک اصول و تکنیک‌های مهندسی ویژگی، می‌توان داده‌های خام را به ویژگی‌های معنادار و قابل فهم برای الگوریتم‌ها تبدیل کرد و به نتایج دقیق‌تری دست یافت. در حوزه مالی، مهندسی ویژگی اهمیت ویژه‌ای دارد و می‌تواند به بهبود تصمیمات سرمایه‌گذاری کمک کند.

یادگیری ماشین داده‌کاوی تحلیل داده الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیش‌بینی مقیاس‌بندی داده کدگذاری داده انتخاب ویژگی تبدیل داده ویژگی‌های آماری تحلیل همبستگی رگرسیون دسته‌بندی خوشه‌بندی شبکه‌های عصبی درخت تصمیم جنگل تصادفی ماشین بردار پشتیبان پردازش زبان طبیعی بینایی ماشین

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان