{"id":191413,"date":"2024-01-15T06:56:53","date_gmt":"2024-01-15T05:56:53","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=191413"},"modified":"2026-02-06T06:04:34","modified_gmt":"2026-02-06T05:04:34","slug":"featuretools-das-werkzeug-das-das-feature-engineering-mit-machine-learning-automatisiert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/featuretools-das-werkzeug-das-das-feature-engineering-mit-machine-learning-automatisiert","title":{"rendered":"Featuretools: Das Werkzeug, das das Feature-Engineering mit Machine Learning automatisiert"},"content":{"rendered":"

Featuretools ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die von Alteryx erstellt wurde, um das Feature-Engineering im Machine Learning zu automatisieren. Hier erf\u00e4hrst du alles, was du wissen musst: Vorstellung, Funktionsweise, Vorteile, Anwendungsf\u00e4lle…<\/strong><\/p>\nIm Bereich des Machine Learning<\/a> ist das Feature-Engineering oder Feature-Engineering<\/a> eine unumg\u00e4ngliche Praxis. Die Qualit\u00e4t und Relevanz der aus den Daten extrahierten Features kann den Unterschied zwischen einem relevanten Modell und einem ineffizienten Modell ausmachen.\n\nDieser Prozess ist jedoch oft sehr arbeitsintensiv. Er erfordert fundiertes Fachwissen und erhebliche Anstrengungen.\n\nUm dieses Problem zu beheben, hat das Unternehmen Alteryx<\/a> eine innovative Open-Source-L\u00f6sung<\/a> zur Automatisierung des Feature Engineering entwickelt.\n\nDas Ende 2017 ver\u00f6ffentlichte Tool erm\u00f6glicht es, komplexe Beziehungen in Daten<\/strong> automatisch zu entdecken, sinnvolle Features zu generieren und Data Scientists von den m\u00fchsamsten Aufgaben zu befreien. Sein Name? Featuretools.\n\nIn diesem Artikel erf\u00e4hrst du alles, was du \u00fcber diese Python-Bibliothek<\/a> wissen musst, die den Bereich des Machine Learning revolutioniert hat. Zun\u00e4chst ein Blick auf die Bedeutung von Feature Engineering.<\/strong>\n

Feature Engineering: Ein Grundpfeiler f\u00fcr den Erfolg von Machine Learning<\/h3>\nFeature Engineering<\/strong> kann als die Kunst bezeichnet werden, Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln, und bildet die Grundlage f\u00fcr die Modellierung beim maschinellen Lernen.<\/a>\n\nDie F\u00e4higkeit von Machine-Learning-Algorithmen, aussagekr\u00e4ftige Muster zu extrahieren, wenn sie Beziehungen zwischen Daten erfassen, h\u00e4ngt von der Qualit\u00e4t der Funktionen ab, die ihnen pr\u00e4sentiert werden.\n\nDiese Funktionen oder Variablen fungieren als Unterscheidungsmerkmale, die das Modell bei seinem Streben nach Verst\u00e4ndnis oder Vorhersagen leiten.\n\nWenn sie relevant und informativ sind, erm\u00f6glichen sie es dem Modell, aus den Trainingsdaten zu verallgemeinern und gleichzeitig eine \u00dcberanpassung zu vermeiden.<\/strong> Im Gegensatz dazu k\u00f6nnen schlecht konzipierte oder redundante Funktionen Rauschen einbringen und es in die Irre f\u00fchren.\n\nUnd diese technische Aufgabe beschr\u00e4nkt sich nicht auf die Auswahl der relevanten Variablen, sondern beinhaltet auch die Schaffung neuer abgeleiteter Funktionen,<\/strong> die oft entscheidend sind, um komplexe Beziehungen auszudr\u00fccken.\n\nDa die Datens\u00e4tze jedoch immer gr\u00f6\u00dfer und komplexer werden,<\/a> wird die manuelle Erstellung von Funktionen schnell zu einer Herkulesaufgabe, die stundenlanges, sorgf\u00e4ltiges Arbeiten erfordert<\/strong>. Das Potenzial von Modellen wird dadurch geschm\u00e4lert.\n\nEs verspricht, den Prozess zu automatisieren und Machine-Learning-Experten zu entlasten,<\/a> damit sie sich auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren k\u00f6nnen.\n
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Alles \u00fcber Featuretools<\/a><\/div><\/div>\n\n

Was sind Featuretools?<\/h3>\nFeaturetools<\/strong> ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Datenwissenschaft angesiedelt ist und fortschrittliche Werkzeuge f\u00fcr die Automatisierung des Feature Engineering bietet.<\/strong>\n\nIhr Hauptziel ist es, die automatische Erfassung komplexer Datenbeziehungen<\/strong> zu erm\u00f6glichen, wodurch die Notwendigkeit entf\u00e4llt, jede Funktion manuell zu spezifizieren.\n\nDieser Ansatz ist besonders vorteilhaft in Situationen, in denen die Beziehungen zwischen Entit\u00e4ten nicht trivial oder schwer manuell zu erfassen sind.<\/strong>\n\nDie Verwendung von Featuretools<\/strong> beschleunigt den Prozess des Feature Engineering \u00fcber die Automatisierung der Erstellung neuer Variablen, erm\u00f6glicht aber auch die Erstellung komplexer Features, die manuell schwer zu identifizieren sind.\n\nDurch die Nutzung von Beziehungen zwischen Entit\u00e4ten k\u00f6nnen informationsreiche Funktionen erzeugt werden, die die F\u00e4higkeit des Modells verbessern, auf Daten zu verallgemeinern, die w\u00e4hrend des Trainings nicht gesehen wurden.\n

Wie funktioniert das Featuretools? Was sind die Schl\u00fcsselkomponenten?<\/h3>\nDie Funktionsweise von Featuretools beruht auf mehreren grundlegenden Konzepten. EntitySets“ bieten eine M\u00f6glichkeit, Entity-Relationship-Daten auf strukturierte Weise zu verwalten.<\/strong>\n\nJedes EntitySet ist eine Datenstruktur, die eine Reihe von Entit\u00e4ten (Tabellen) und die Beziehungen zwischen diesen Entit\u00e4ten enth\u00e4lt. Auf diese Weise wird es m\u00f6glich, komplexe Daten zu modellieren, bei denen mehrere Entit\u00e4ten miteinander in Beziehung stehen.\n\nIn einem Szenario zur Vorhersage von Produktfehlern k\u00f6nnte ein EntitySet <\/strong>z. B. Entit\u00e4ten wie „Bestellungen“, „Produkte“ und „Kunden“ enthalten.\n\nDie Beziehungen zwischen diesen Entit\u00e4ten, wie z. B. Bestellungen, die mit Produkten verbunden sind, und Kunden, die mit Bestellungen verbunden sind, werden so definiert, dass Featuretools die zugrunde liegende Struktur der Daten verstehen kann.\n\nDas Herzst\u00fcck des Automatisierungsprozesses von Featuretools ist die „Deep Feature Synthesis<\/strong>“ (DFS): ein Mechanismus zur automatischen Erstellung von Funktionen durch die Kombination von Informationen aus mehreren Entit\u00e4ten.\n\nDieser Prozess untersucht die im EntitySet definierten Beziehungen, um komplexere Funktionen zu erstellen. Anstatt sich mit einfachen Funktionen zu begn\u00fcgen, hilft DFS dabei, tiefere Muster zu erfassen.<\/strong>\n\nNehmen wir zum Beispiel an, dass ein EntitySet die Entit\u00e4ten „Kunden“ und „Transaktionen“ enth\u00e4lt. Das DFS k\u00f6nnte automatisch ein Feature erstellen, das die Summe der Transaktionsbetr\u00e4ge f\u00fcr jeden Kunden darstellt.\n\nFeaturetools ist also in der Lage, ohne manuellen Eingriff sinnvolle Funktionen zu erzeugen, die die Beziehungen zwischen den Entit\u00e4ten erfassen.\n\nPrimitives sind die grundlegenden Operationen, die bei der Erstellung neuer Funktionen angewendet werden k\u00f6nnen. Es gibt zwei verschiedene Kategorien von Primitiven.\n\nAggregationsprimitive<\/strong> beinhalten Operationen wie Summe, Durchschnitt, Minimum oder Maximum. Transformationsprimitive hingegen erm\u00f6glichen komplexere Manipulationen wie das Normalisieren oder das Extrahieren von Teilen eines Datums.\n\nEs ist die geschickte Verwendung dieser Primitive,<\/strong> die es Featuretools erm\u00f6glicht, eine Vielzahl von Funktionen aus vorhandenen Daten zu generieren, ohne dass der Benutzer jede Operation manuell angeben muss.\n\nDies vereinfacht den Engineering-Prozess erheblich, da eine Vielzahl anspruchsvoller Operationen zug\u00e4nglich gemacht wird, ohne dass tiefgreifendes Fachwissen erforderlich ist.\n
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Die Funktionsweise von Featuretools beherrschen<\/a><\/div><\/div>\n\n

Predictive Maintenance, Marketing… ein ideales Werkzeug f\u00fcr mehrere Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\nDar\u00fcber hinaus ist es ein besonders leistungsf\u00e4higes Werkzeug zur L\u00f6sung spezifischer Probleme.<\/strong> Bei der Vorhersage des Ausfalls von Industrieanlagen kann es z. B. automatisch komplexe zeitliche Funktionalit\u00e4ten aus Sensordaten extrahieren.\n\nIn \u00e4hnlicher Weise kann es im Bereich Marketing oder E-Commerce verwendet<\/a> werden, um personalisierte Funktionen zu erstellen, die auf dem vergangenen Verhalten der Kunden basieren. Dadurch wird die Genauigkeit von Empfehlungs- und Segmentierungsmodellen erh\u00f6ht.<\/a>\n

Die Integration von Featuretools in den Machine Learning-Workflow<\/h3>\nAls Werkzeug f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a> ist Featuretools<\/strong> direkt so konzipiert, dass es sich nahtlos in andere beliebte Bibliotheken wie Pandas<\/a> und Scikit-learn einf\u00fcgt.\n\nDies erm\u00f6glicht es, seine Automatisierungsf\u00e4higkeiten zu nutzen und gleichzeitig weiterhin vertraute Werkzeuge zu verwenden, z. B. f\u00fcr die Datenmanipulation<\/strong> oder die Erstellung und Auswertung von Modellen.\n\nDiese einfache Integration erleichtert Praktikern den \u00dcbergang zur Verwendung von Featuretools in ihren Projekten, ohne dass sie ihren derzeitigen Workflow komplett umgestalten m\u00fcssen.\n\nIm Vergleich zu manuellen Ans\u00e4tzen f\u00fcr das Feature-Engineering<\/strong> beschleunigt die Automatisierung den Prozess erheblich und reduziert potenzielle menschliche Fehler.\n

Fazit: Featuretools, ein echter Verb\u00fcndeter f\u00fcr Data Scientists<\/h3>\nDurch die Automatisierung der verschiedenen Schritte des Feature-Engineerings spart Featuretools wertvolle Zeit und steigert die Leistung von Machine-Learning-Modellen.<\/strong>\n\nNach nur wenigen Jahren hat sich diese Python-Bibliothek als eine der unverzichtbaren Open-Source-L\u00f6sungen<\/strong> f\u00fcr Fachleute im Bereich des maschinellen Lernens etabliert.\n\nUm zu lernen, wie man Featuretools und all die besten Werkzeuge f\u00fcr Machine Learning beherrscht, kannst du dich f\u00fcr Liora entscheiden! Unsere verschiedenen Fernlehrg\u00e4nge erm\u00f6glichen es dir, echtes Fachwissen zu erwerben.\n\nDie Sprache Python und Machine Learning stehen auf dem Lehrplan unserer Kurse Data Scientist, Data Analyst und Machine Learning Engineer. Das Zeitreihen-Modul unseres Deep Learning-Kurses<\/strong> befasst sich au\u00dferdem ausf\u00fchrlich mit der Vorverarbeitung und der Entwicklung von Merkmalen.\n\nIn diesen verschiedenen Programmen lernst du alle Techniken kennen, die du brauchst, um ein Profi im Bereich Data Science und KI zu werden, wie z. B. DataViz, Business Intelligence, Datenbanken, Analysemethoden und die Umsetzung von ML-Modellen in die Praxis.\n\nAlle unsere Kurse werden als Fernkurse im BootCamp, in Teilzeit oder kontinuierlich durchgef\u00fchrt. Unsere Organisation ist f\u00f6rderf\u00e4hig f\u00fcr die Finanzierung durch den Bildungsgutschein, und du kannst ein staatlich anerkanntes Diplom und eine Cloud-Zertifizierung erhalten.<\/strong> Entdecke schnell Liora!\n
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<\/figcaption><\/figure>\n\nEine Ausbildung beginnen\n<\/a>\n\nDu wei\u00dft alles \u00fcber Featuretools. Weitere Informationen zum selben Thema findest du in unserem Dossier \u00fcber Machine Learning<\/a> !","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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