Feature (Maschinelles Lernen)

Ein Feature ist beim maschinellen Lernen und bei der Mustererkennung ein Merkmal in Form einer individuell messbaren Eigenschaft oder Charakteristik eines beobachteten Phänomens. Der Vorgang der Festlegung von Features wird Feature Engineering (deutsch: Merkmalskonstruktion) genannt und erfolgt als Vorbereitung für die entsprechende Datenverarbeitung. Merkmalskonstruktion ist ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der Modellleistung. Es beinhaltet die Auswahl und Transformation von Rohdaten in ein Format, das von Algorithmen effektiver genutzt werden kann.

Feature Extraction verarbeitet die Attribute, die durch eine Merkmalskonstruktion entstanden sind, und kreiert neue Merkmale daraus. Dabei zielt auch Feature Extraction auf die Reduktion der Rechenkomplexität ab und versucht, alle Information in eine Kombination von neuen Merkmalen zu transformieren.

Die Festlegung von Merkmalen für eine bestimmte Aufgabe kann durch Experten oder durch ein Modell während seines Lernvorgangs selbständig erfolgen.

1. ↑ Christopher Bishop: Pattern recognition and machine learning. Springer, Berlin 2006, ISBN 0-387-31073-8
2. ↑ Andrea Grgic: Merkmalskonstruktion (Feature Engineering) für das maschinelle Lernen einfach erklärt. minitab.com, 23. Juni 2021. Abgerufen am 6. Juni 2024
3. ↑ Rudolf Kruse et al.: Computational Intelligence: Eine methodische Einführung in Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen, Fuzzy-Systeme und Bayes-Netze. Springer Vieweg, 2. Auflage 2015, ISBN 978-3-658-10903-5
4. ↑ Alice Zheng et al.: Merkmalskonstruktion für Machine Learning: Prinzipien und Techniken der Datenaufbereitung. O’Reilly 2019. Abgerufen am 6. Juni 2024.
5. ↑ Kilian: Feature Engineering: Erklärung, Methoden und Beispiele. Data Driven Company, 7. Juli 2020. Abgerufen am 6. Juni 2024.