Feature Engineering bezeichnet den Prozess des Auswählens, Transformierens und Erstellens von Merkmalen (Features) aus Rohdaten (Daten), um diese für maschinelles Lernen besser geeignet zu machen. Das Ziel ist es, die relevanten Informationen aus den Daten hervorzuheben, die für die Vorhersage oder Klassifizierung am nützlichsten sind. Feature Engineering ist ein entscheidender Schritt im Machine-Learning-Prozess, da die Qualität der Features direkt die Leistung des Modells beeinflusst.
Der Prozess umfasst mehrere Schritte: Zunächst wird die relevante Daten ausgewählt und irrelevante oder redundante Informationen entfernt. Anschließend werden die Daten transformiert, um sie für das Modell besser verarbeitbar zu machen. Dazu gehören beispielsweise die Normalisierung, Skalierung oder die Codierung kategorialer Variablen. Darüber hinaus können neue Features erstellt werden, indem bestehende Merkmale kombiniert oder aggregiert werden, wie z.B. das Berechnen eines Durchschnittswerts oder die Anwendung von mathematischen Operationen.
Feature Engineering erfordert ein tiefes Verständnis der Daten und des Problems, das gelöst werden soll. Es ist oft zeitaufwändig und erfordert iteratives Experimentieren, um die optimalen Features zu finden. Dennoch ist es unerlässlich, um Modelle zu trainieren, die präzise und zuverlässige Ergebnisse liefern.