{"id":177227,"date":"2023-05-28T19:59:45","date_gmt":"2023-05-28T18:59:45","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=177227"},"modified":"2026-02-19T18:08:30","modified_gmt":"2026-02-19T17:08:30","slug":"feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/feature-engineering-definition-und-bedeutung-in-machine-learning","title":{"rendered":"Feature Engineering: Definition und Bedeutung in Machine Learning"},"content":{"rendered":"\n

Beim Feature Engineering geht es darum, Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren, um mithilfe von Machine Learning branchenspezifische Probleme zu l\u00f6sen. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Definition, Algorithmen, Anwendungsf\u00e4lle, Schulungen..<\/strong><\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> wird immer h\u00e4ufiger in allen Bereichen eingesetzt. Damit ein Modell zur vorausschauenden Analyse<\/a> sein volles Potenzial entfalten kann, muss es jedoch die ihm zur Verf\u00fcgung stehenden Daten vollst\u00e4ndig nutzen. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, den richtigen Algorithmus auszuw\u00e4hlen und die Machine-Learning-Modelle<\/a> zu trainieren. In Wirklichkeit ist es am wichtigsten, das „Feature Engineering<\/strong>“ oder Merkmalsengineering zu verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Denn die Merkmale der Daten haben einen direkten Einfluss auf die Vorhersagemodelle und ihre Ergebnisse. Je besser die Merkmale vorbereitet und je sorgf\u00e4ltiger sie ausgew\u00e4hlt werden, desto genauer sind die Ergebnisse. Sie m\u00fcssen die den Daten innewohnende Struktur beschreiben. Im Allgemeinen h\u00e4ngen die Ergebnisse von dem gew\u00e4hlten Modell, den verf\u00fcgbaren Daten und den vorbereiteten Merkmalen ab. Der Rahmen des Problems und die zur Sch\u00e4tzung der Genauigkeit verwendeten Messungen spielen ebenfalls eine wichtige Rolle.<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn ein Modell nicht optimal ist, lassen sich mit ihm gute Ergebnisse erzielen. Wichtig ist, gute Eigenschaften zu verwenden, damit weniger komplexe Modelle<\/strong> verwendet werden k\u00f6nnen, die schneller ausgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen und einfacher zu verstehen und zu warten sind. Ebenso f\u00fchrt ein gutes\u00a0 Feature Engineering<\/strong> zu guten Ergebnissen, auch wenn die gew\u00e4hlten Parameter nicht optimal sind. Es ist also nicht notwendig, nach dem besten Modell und den optimiertesten Parametern zu suchen, solange man die richtigen Merkmale hat.<\/p>\n\n\n\n

Diese erm\u00f6glichen es, sich dem zugrunde liegenden Problem anzun\u00e4hern und die Daten genau darzustellen. Aber was ist dann Feature Engineering?<\/p>\n\n\n\n

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Was ist Feature Engineering ?<\/h2>\n\n\n\n

Feature Engineering<\/strong> ist ein Prozess, bei dem Rohdaten in Merkmale umgewandelt werden, die das Problem, das dem Vorhersagemodell zugrunde liegt, genauer darstellen. Vereinfacht gesagt geht es darum, Dom\u00e4nenwissen anzuwenden, um analytische Darstellungen aus den Rohdaten zu extrahieren und sie f\u00fcr Machine Learning vorzubereiten. Dies ist der erste Schritt bei der Entwicklung eines pr\u00e4diktiven Machine-Learning-Modells. Dadurch kann die Genauigkeit des Modells bei neuen, unbekannten Daten erh\u00f6ht werden.<\/p>\n\n\n\n

Wir erinnern daran, dass Machine-Learning-Algorithmen<\/strong> eine L\u00f6sung f\u00fcr ein Problem anhand von Beispieldaten lernen. Feature Engineering hilft also dabei, die beste Darstellung der Beispieldaten zu finden, um die L\u00f6sung des Problems zu lernen. Dies ist sehr wichtig, da der Erfolg eines Projekts im Bereich k\u00fcnstliche Intelligenz oder Machine Learning<\/strong> oft von der Darstellung der Daten abh\u00e4ngt. Die Algorithmen<\/a> m\u00fcssen in der Lage sein, die „Inputs“ zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n

Feature Engineering beruht auf einer Reihe von genau definierten Verfahren und Methoden. Die zu verwendenden Verfahren variieren je nach Daten, und erst durch Erfahrung und \u00dcbung lernt man, welche man kontextabh\u00e4ngig anwenden muss.<\/p>\n\n\n\n

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