Merkmalsanalyse

Merkmalsanalyse bezeichnet in der Datenwissenschaft den Prozess der Untersuchung von Merkmalen (Variablen, Attributen) in einem Datensatz, um ihre Verteilungen, Beziehungen und Eignung für Modelle zu bewerten. Ziel ist es, relevante Merkmale zu identifizieren, zu transformieren und zu kombinieren, um Vorhersagen zu verbessern, die Interpretierbarkeit zu erhöhen oder Rechenressourcen zu schonen.

Typische Schritte umfassen deskriptive Statistik und Visualisierung von Merkmalen, Korrelationsanalysen (z. B. Pearson, Spearman) sowie Checks auf Multikollinearität. Darauf basierende Merkmalsselektion kann als Filter-, Wrapper- oder Embedded-Verfahren erfolgen. Zusätzlich umfasst die Merkmalskodierung kategorialer Variablen, Normalisierung oder Standardisierung, Umgang mit fehlenden Werten und das Erzeugen neuer Merkmale (Merkmalsengineering). In vielen Fällen folgt eine Dimensionsreduktion wie PCA, Faktoranalyse, t-SNE oder UMAP, um die Komplexität zu verringern und Muster besser sichtbar zu machen.

Anwendungsbereiche reichen von maschinellem Lernen über Data Mining bis hin zu Psychometrie, Markt- und Sozialforschung sowie Bild- und Textverarbeitung. Durch geeignete Merkmalsanalyse lassen sich Modelle leistungsfähiger machen, Fehlerraten senken, Trainingszeiten verkürzen und Ergebnisse besser interpretieren.

Herausforderungen umfassen hohe Dimensionalität, multivariate Abhängigkeiten zwischen Merkmalen, Datenqualität und fehlende Werte, sowie das Risiko von Overfitting. Die Wahl geeigneter Merkmale hängt stark von Domänenwissen, Zielsetzung und dem verwendeten Modell ab.