واختيار الأعضاء عملية تستخدم في التعلم الآلاتي لتحديد أهم المتغيرات في التدريب النموذجي، وهي تساعد على تحسين الأداء النموذجي، والحد من المبالغة في الملاءمة، وخفض التكاليف الحاسوبية، وتناقش هذه المادة الأساليب المشتركة وتقدم أمثلة عملية لتوضيح تطبيقها.

أساليب التصوير

وتقيم أساليب التصوير أهمية السمات القائمة على التدابير الإحصائية، وهي سريعة ومناسبة للبيانات العالية الأبعاد، وتشمل التقنيات المشتركة معامل التقارب، واختبارات ميدان التوحيد، والمعلومات المتبادلة.

فعلى سبيل المثال، يتم اختيار سمات ذات صلة عالية بالمتغير المستهدف، بينما يتم التخلص من المتغيرات ذات الصلة المنخفضة، وهذه الطريقة بسيطة ولكنها قد تغفل التفاعلات بين الملامح.

طرق الغضب

وتقيِّم أساليب الغضب مجموعات الملامح الفرعية بتدريب نموذج واختيار التركيبة التي تُدرِّ أفضل أداء، وهي أكثر دقة ولكنها مكثفة من الناحية الحسابية.

وتشمل التقنيات إزالة السمات التصحيحية والاختيار إلى الأمام أو التخلف، فعلى سبيل المثال، تقوم إدارة مصائد الأسماك في أوروبا مراراً بتدريب نموذج ما، وتزيل أقل الملامح أهمية، وتصقل المجموعة الفرعية إلى أن يتحقق الأداء الأمثل.

الطرائق المدمجة

وتُجري الأساليب المدمجة عملية اختيار الملامح أثناء عملية التدريب النموذجية، وهي تشمل تقنيات تسوية الأوضاع التي تُعاقب على سمات أقل أهمية.

ومن الأمثلة على ذلك نظام لاسو (L1) والجرائم القائمة على شجرة مثل غابات الرندوم، التي توفر درجات هامة، وهذه الأساليب تتوازن بين الدقة والكفاءة.

نموذج عملي

افترض ان لديك مجموعة بيانات مع العديد من السمات التي تنبأ بأسعار المنزل وباستخدام طريقة التصفية ربما تختارين سمات لها أعلى صلة بالأسعار ثم تطبيق نظام اسطوانات القلب لتنقية الطبق الفرعي بطريقة ملفوفة وأخيراً تدريب نموذج له علامات مميزة مدمجة لوضع الصيغة النهائية للاختيار