⚙️ Feature Engineering Techniques

Machine Learning models का success केवल algorithm पर नहीं बल्कि features पर भी निर्भर करता है। Features यानी input variables जिनसे मॉडल patterns सीखता है। अगर features informative और well-processed हैं तो साधारण algorithms भी high accuracy दे सकते हैं। इस process को ही Feature Engineering कहा जाता है।

🔑 Feature Engineering क्या है?

Feature Engineering वह प्रक्रिया है जिसमें raw data को meaningful features में बदला जाता है ताकि ML मॉडल बेहतर predictions कर सके। इसे Machine Learning pipeline का heart माना जाता है क्योंकि खराब features → खराब model performance।

🎯 Feature Engineering क्यों ज़रूरी है?

• मॉडल accuracy और generalization improve करना
• Overfitting को कम करना
• Training time घटाना
• Data interpretability बढ़ाना
• Complex data (text, images, time-series) को numerical form में बदलना

🛠️ Feature Engineering की प्रमुख Techniques

Feature Engineering के कई techniques हैं, जिन्हें data की nature और problem के हिसाब से चुनना पड़ता है। नीचे कुछ लोकप्रिय methods दिए गए हैं:

1. Handling Missing Values

Dataset में missing values को fill करना या drop करना। Common methods:

• Mean/Median/Mode Imputation
• KNN Imputer
• Forward/Backward Fill (time-series data)

2. Encoding Categorical Variables

Categorical data को numerical में बदलना:

• One-Hot Encoding
• Label Encoding
• Target / Mean Encoding
• Frequency Encoding

3. Feature Scaling

Numerical features को एक समान scale पर लाना:

• Standardization (Z-score scaling)
• Normalization (Min-Max scaling)
• Robust Scaler (outliers handling)

4. Feature Transformation

Non-linear relationships को linear बनाने के लिए:

• Logarithmic Transformation
• Square Root Transformation
• Box-Cox / Yeo-Johnson Transformation

5. Feature Extraction

Complex data को low-dimensional meaningful representation में बदलना:

• PCA (Principal Component Analysis)
• LDA (Linear Discriminant Analysis)
• Autoencoders

6. Feature Creation

Raw data से नए features बनाना:

• Date-Time features (year, month, day, hour)
• Text features (TF-IDF, word embeddings)
• Image features (edges, filters, CNN embeddings)
• Domain-specific features (financial ratios, customer segments)

📊 Feature Engineering Techniques का Comparison

✅ Best Practices

• Domain knowledge के आधार पर feature design करना
• Automated Feature Engineering tools (Featuretools, AutoML)
• Feature selection methods (Correlation, Chi-square, Recursive Feature Elimination)
• Overfitting से बचने के लिए limited और meaningful features चुनना
• Pipeline reproducibility के लिए transformations को document करना

संक्षेप में, Feature Engineering ML pipeline का सबसे शक्तिशाली step है। अच्छी features ordinary models को भी extraordinary बना सकती हैं।