Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) với R

Ở chương này, bạn sẽ thấy rằng ngoài việc biến đổi thủ công các đặc trưng, bạn còn có thể tận dụng công cụ trong tidyverse để tạo mới biến một cách tự động. Bạn sẽ khám phá cách tiếp cận này giúp cải thiện khả năng tái lập của mô hình và đặc biệt hữu ích khi xử lý các tập dữ liệu có nhiều đặc trưng.

Bạn sẽ học cách các mô hình thường được hưởng lợi từ việc giảm số chiều và trích xuất đặc trưng từ dữ liệu có chiều cao, bao gồm việc chuyển đổi dữ liệu văn bản thành giá trị số, mã hóa dữ liệu phân loại và xếp hạng sức mạnh dự đoán của các biến. Bạn sẽ khám phá các phương pháp như phân tích thành phần chính (PCA), kernel PCA, trích xuất số từ văn bản, các dạng mã hóa biến phân loại và điểm quan trọng biến (variable importance).

Bạn sẽ kết thúc khóa học bằng việc tìm hiểu về feature engineering và các kỹ thuật Machine Learning. Trước tiên, bạn sẽ tập trung vào những vấn đề phát sinh khi dùng tất cả đặc trưng sẵn có trong một mô hình, tầm quan trọng của việc nhận diện các đặc trưng không liên quan và dư thừa, và cách loại bỏ chúng bằng các phương pháp nhúng như lasso và elastic-net. Tiếp theo, bạn sẽ khám phá các phương pháp co rút (shrinkage) như lasso, ridge và elastic-net, có thể dùng để regularize trọng số đặc trưng hoặc chọn đặc trưng bằng cách đặt hệ số về 0. Cuối cùng, bạn sẽ tập trung xây dựng một quy trình feature engineering end-to-end và ôn luyện, thực hành các khái niệm và hàm đã học trong một dự án nhỏ.