Funktionsauswahl
Identifizierung und Auswahl der relevantesten Merkmale für das Modelltraining, um die Komplexität zu reduzieren und die Genauigkeit zu verbessern.
Ein Prozess, der Merkmale basierend auf statistischen Metriken (gegenseitige Information, Korrelation), modellbasierten Wichtigkeitsscores oder Wrapper-Methoden (rekursive Merkmals-Eliminierung) bewertet oder filtert. Eine gute Merkmalsauswahl reduziert Overfitting, beschleunigt das Training und vereinfacht die Erklärbarkeit. Governance-Richtlinien erfordern die Dokumentation der Auswahlkriterien, die Sicherstellung, dass keine sensiblen Merkmale unbeabsichtigt durchsickern, und die erneute Bewertung der Auswahl, wenn sich die Daten weiterentwickeln.
Im Kreditrisiko-Modeling verwendet ein Data-Science-Team L1-Regularisierung und Permutations-Wichtigkeitsanalyse, um 40 % der wenig beeinflussenden Variablen (z. B. geringfügige demografische Felder) zu eliminieren. Das resultierende Modell wird 30 % schneller trainiert, behält die Leistung bei und ist für Prüfer leichter zu überprüfen.
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