Feature Engineering

Daten/Training/Evaluierung

Gezielte Merkmalsbildung aus Rohdaten.

Feature Engineering bezeichnet die Auswahl, Transformation oder Kombination von Rohdaten in aussagekräftige Eingabemerkmale für maschinelles Lernen.

Ziel: Modelle mit relevanten, informativen Variablen zu versorgen.
Beispiele: Extraktion statistischer Kennzahlen, Skalierung, One-Hot-Encoding, PCA.