বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের উদ্দেশ্যে প্রয়োগের উদ্দেশ্যে চিহ্নিত পদ্ধতি: অনুশীলনের ক্ষেত্রে উন্নতিমূলক মডেলের কর্মক্ষমতা
এর অন্তর্ভুক্ত হল মডেলের সঠিকতা ও জটিলতার মাত্রা বৃদ্ধি করা এবং সেগুলোকে হ্রাস করার জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক পরিবর্তন এবং হ্রাসের জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক পরিবর্তন ।
সাধারণ বৈশিষ্ট্য
নির্বাচনের বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যের জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয় ।
ফিল্টারের পদ্ধতি
ফিল্টার পদ্ধতিগুলো লক্ষ্যগত ভেরিয়েবলের সাথে তাদের পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে তাদের পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে মূল্যায়ন করা।
- [[F] কোঅর্ডিনেটরেশন কোঅর্ডিনেটর:[FFLT] বৈশিষ্ট্য এবং লক্ষ্যের মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করে
- [[F]CROP:[F][FLT] sple: 1: 1:] বিপরীত পার্থক্যের মধ্যে স্বাধীনতা লাভ করে ।
- [[[F] MediaT]:[FFLT] পার্থক্যের মধ্যে যে পরিমাণ তথ্য ভাগ করা হয়েছে, তা সংশোধন করে ।
র্যাপার পদ্ধতি
র্যাপার পদ্ধতি প্রশিক্ষণ মডেলদের বৈশিষ্ট্যকে মূল্যায়ন করে এবং সর্বোত্তম কর্মক্ষমতার বৃদ্ধি করে ।
- [[F]]F[0]]F[EFLT] নির্বাচন:[FLT] কোন বৈশিষ্ট্য না দিয়ে শুরু হয় এবং একটি সময়ে একটি করে একটি করে যোগ করুন।
- [[F] বিপরীত [F] EFLT] [FLT] সমস্ত বৈশিষ্ট্যের সঙ্গে আরম্ভ করা হয় এবং অন্তত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো সরিয়ে ফেলা হয় ।
- [[F] [F] মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলো] [FLT] মডেল ওজনের ওপর ভিত্তি করে বৈশিষ্ট্যগুলো মুছে ফেলে ।
সন্নিবেশিত প্রক্রিয়া
একই পদ্ধতিতে মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মধ্যে যে পদ্ধতিতে নির্বাচন করা হয় তার মধ্যে রয়েছে, তারা নিয়মিত পদ্ধতিতে প্রযুক্তি বা ট্রি নির্ভর পদ্ধতি বা অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দক্ষতা ও কার্যকারিতাকে ভারসাম্য বজায় রাখে।
- [[F]LORE:LORIL [FLT][FLT] [F] নিয়মিত বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করে ০.১] কম গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যের মান হ্রাস করা হবে।
- [[F] ডি. এন. এস. - র ট্রি অ্যালগরিদম:[FLTR] সাধারণত তথ্য লাভ বা Gibit এর ওপর ভিত্তি করে বৈশিষ্ট্য নির্বাচন করে । [[F]
- [[FLT] বনজ:[FLT] একাধিক গাছ জুড়ে উল্লেখযোগ্য পরিমাণ অর্থ নির্ধারণ করে