Este é um componente que usa uma técnica chamada Simulated Annealing para executar o AutoFeaturing. É feita uma validação para retornar os dados que apresentarem o melhor, sejam eles os dados gerados pelo componente ou os dados iniciais.
Espera-se como entrada para o componente uma tabela com colunas que representam valores numéricos, categóricos ou de data. A tabela deve ser de um dos seguintes tipos: Comma-separated values (.csv) ou Excel (.xls, .xlsx).
A seguir são listados todos os parâmetros utilizados pelo componente:
- Atributo alvo:
feature(Obrigatório).
Esse valor será utilizado para garantir que o alvo não seja removido. - Coluna de data:
feature.
Coluna com data que será utilizada para extrair novas características. - Colunas para agrupar:
feature.
Colunas que serão utilizadas para agrupar e extrair novas características. - Alpha:
integer, padrão:0.5.
Parâmetro para aumentar ou diminuir a busca por soluções.
O retorno durante a experimentação ajuda o usuário a analisar tanto métricas distintas de forma visual, como a distribuição dos dados e os dados brutos ao final da execução. Sendo assim, é possível visualizar diversos retornos para este componente como os listados a seguir:
- Tabela dos dados
Apresenta visualização dos dados após o treinamento do modelo com a variável resposta e dados sobre o modelo.
Dados com novas características criadas ou os dados iniciais se não for possível obter resultado melhor com essa estratégia.