La ingeniería de funciones es un paso fundamental en el proceso de desarrollo de modelos eficaces de aprendizaje automático, especialmente cuando se trata de datos de series temporales. Los datos de series de tiempo son únicos porque están ordenados y los valores de cada observación dependen de observaciones anteriores. Esto hace que la ingeniería de características sea particularmente importante para extraer información significativa de los datos y mejorar el rendimiento de los modelos predictivos.
La ingeniería de características para datos de series temporales implica la creación de nuevas características a partir de los datos existentes que pueden ayudar a mejorar la precisión del modelo. Esto puede incluir la creación de funciones de retraso, estadísticas continuas, funciones basadas en el tiempo y más.
Una técnica común en la ingeniería de características para datos de series temporales es la creación de características de retraso. Las características de retraso implican el uso de observaciones anteriores como características nuevas en el conjunto de datos. Por ejemplo, si tenemos un conjunto de datos de precios de acciones diarios, podemos crear funciones de retraso agregando columnas que representen el precio de las acciones del día anterior, la semana anterior, el mes anterior, etc. Al hacer esto, permitimos que el modelo capture las relaciones temporales dentro de los datos.
Otra técnica importante en la ingeniería de características para datos de series temporales es la creación de estadísticas continuas. Esto implica calcular estadísticas como la media, la mediana, la desviación estándar y otras durante un período de tiempo continuo. Por ejemplo, podemos calcular el promedio móvil del precio de una acción durante los últimos 5 días. Esto puede ayudar a suavizar el ruido en los datos y capturar tendencias y patrones que pueden no ser fácilmente observables en los datos sin procesar.
Además de las funciones de retraso y las estadísticas continuas, las funciones basadas en el tiempo también pueden ser una valiosa adición a los datos de series temporales. Las funciones basadas en el tiempo pueden incluir información como el día de la semana, el mes, el trimestre y el año. Esto puede ayudar al modelo a capturar patrones y tendencias estacionales que puedan existir dentro de los datos.
Además, las características específicas de un dominio también pueden ser útiles en la ingeniería de características para datos de series temporales. Por ejemplo, en el caso de los datos de consumo de energía, características como los datos meteorológicos, los días festivos y los eventos especiales pueden ser importantes para crear un modelo predictivo preciso.
En conclusión, la ingeniería de características para datos de series temporales es un paso crucial en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático precisos y eficaces. Al crear nuevas funciones que capturen relaciones temporales, tendencias y patrones dentro de los datos, podemos mejorar el rendimiento de los modelos predictivos y hacer un mejor uso de los datos de series temporales. Es importante considerar varias técnicas, como funciones de retraso, estadísticas continuas, funciones basadas en el tiempo y funciones específicas de dominio, para crear el conjunto de funciones más informativo y eficaz para datos de series temporales.