Merkmalsengineering
Erstellen, Auswählen oder Transformieren von Rohdatensatzattributen in Merkmale, die die Leistung von maschinellen Lernmodellen verbessern.
Die Kunst und Wissenschaft, Domänendaten (Zeitstempel, Text, Sensormessungen) in wertvolle Eingaben umzuwandeln—polynomische Merkmale zu erstellen, kategorische Variablen zu kodieren, Interaktionstermini zu konstruieren, oder Verteilungen zu normalisieren. Gute Feature-Engineering reduziert die Modellkomplexität, verbessert die Interpretierbarkeit und kann Domänenwissen einbetten. Die Governance muss die Herkunft der Merkmale verfolgen, Transformationen validieren und die Auswirkungen von Feature-Drift auf die Modelfairness bewerten.
Ein Team für Einzelhandelsanalysen entwickelt „Tage_seit_letztem_Kauf“ aus Transaktionsdaten und „Durchschnittsausgaben_pro_Besuch“ aus Verkaufsprotokollen. Diese Merkmale steigern die Erkennungsrate des Kundenabwanderungsmodells erheblich von 70% auf 85%, und klare Dokumentation stellt sicher, dass bei Daten-Governance-Prüfungen jedes entwickelter Feld auf die Rohdaten zurückverfolgt werden kann.
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