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Konzepte und Praktiken zur Umwandlung roher Daten in aussagekräftige Merkmale zur Verbesserung von Vorhersagemodellen.
Feature Engineering ist der Prozess, rohe Daten in aussagekräftige Merkmale zu transformieren, die Modelle besser generalisieren lassen. Es umfasst Auswahl, Erstellung, Skalierung und Kodierung von Features sowie Domänenwissen zur Verbesserung von Vorhersageleistung. Richtig angewendet reduziert es Modellkomplexität und erhöht Interpretierbarkeit.
Messung der Veränderung von Metriken (z. B. AUC, RMSE) nach Einführung neuer Features.
Anzahl aktiver Features im Produktions-Feed zur Kontrolle von Komplexität.
Häufigkeit signifikanter Verteilungenänderungen in Features im Betrieb.
Aggregierte Summen, Mittelwerte und Counts pro Kunde über definierte Zeitfenster zur Vorhersage von Kaufverhalten.
Target-Encoding für hochdimensionale Kategorien mit Regularisierung zur Reduktion von Overfitting.
Herstellung von Features wie Trend, Saisonalität und zeitbasierten Aggregaten aus Event-Logs.
Datenexploration und Hypothesenbildung.
Erstellen und Validieren von Prototyp-Features lokal.
Automatisierung wiederkehrender Transformationen in Pipelines.
Versionierung und Dokumentation von Feature-Definitionen.
Monitoring implementieren und Drift-Aktionen definieren.