🛠️ Feature Engineering Basics - AI/ML के लिए महत्वपूर्ण तकनीक (हिंदी में)

🔍 Feature Engineering क्या होता है?

Raw data अक्सर directly model के लिए उपयोगी नहीं होता। Feature Engineering से हम data को transform और enrich करते हैं ताकि model patterns को बेहतर तरीके से समझ सके।

📌 1. Feature Extraction

इसमें हम नए features create करते हैं जो raw data में directly मौजूद नहीं होते।

उदाहरण:

• Text से sentiment score निकालना
• Date से दिन, महीना, सप्ताह बनाना
• Image से color histogram बनाना

📌 2. Feature Transformation

Transformation में हम features को नए रूप में convert करते हैं ताकि model उन्हें बेहतर तरीके से पढ़ सके।

• Log Transform
• Scaling (Normalization / Standardization)
• Encoding Categorical Data (One Hot Encoding)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

📌 3. Feature Selection

कभी-कभी बहुत सारे features model को confuse कर सकते हैं। Feature Selection से हम सबसे relevant features चुनते हैं।

Techniques:

• Correlation Analysis
• Chi-Square Test
• Recursive Feature Elimination (RFE)

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
X_new = SelectKBest(chi2, k=5).fit_transform(X, y)

📌 4. Domain Knowledge का योगदान

Feature Engineering में domain knowledge बहुत बड़ा role निभाता है। सही features चुनने के लिए हमें उस क्षेत्र की समझ होनी चाहिए जहाँ data आया है — जैसे finance, healthcare, education आदि।