שיטות קוונטיות לבחירה: ביצועים מודל Enhancing בפועל

בחירת תכונות היא צעד חיוני בבניית מודלים יעילים של למידת מכונה.זה כרוך בזיהוי המשתנים הרלוונטיים ביותר לשיפור דיוק המודל ולהפחית את המורכבות. שיטות קוונטיות לספק גישות שיטתיות להעריך ולבחור תכונות המבוססות על קריטריונים מספריים.

שיטות קוונטיות נפוצות

כמה טכניקות כמותיות משמשות באופן נרחב לבחירה תכונה.שיטות אלה להעריך את החשיבות של תכונות באמצעות אמצעים סטטיסטיים או קריטריונים אלגוריתמיים. בחירת השיטה המתאימה תלויה בנתונים ובהבעיה הספציפית.

שיטות סינון

שיטות סינון להעריך תכונות המבוססות על מערכת היחסים הסטטיסטית שלהם עם משתנה המטרה.הם יעילים ומתאים לנתונים עתירי נתונים.טכניקות סינון נפוצות כוללות:

• (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) שיעור ה-Chi-Square Test:FLT:1 Assesses עצמאות בין משתנים קטגוריים.
• (ב) ,0) מידע מוסרי: 1.10.1 מציין את כמות המידע המשותף בין משתנים.

שיטות של Wrapper

שיטות Wrapper להעריך subsets של תכונות על ידי מודלים של הכשרה ובחירת השילוב זה מניב את הביצועים הטובים ביותר. הם אינטנסיביים יותר חישוביים אבל לעתים קרובות לייצר תוצאות מדויקות יותר.

• (ב) ,0) לבחירה: ⁇ 1 מתחיל ללא תכונות, ומוסיף אחד בכל פעם.
• (ב) ,0) ,ב"התחיל עם כל התכונות ומציל את הדבר החשוב ביותר.
• (ב) ,0) ביטול תכונות רציונאלי: ⁇ 1 (הראשונה) מסיר באופן יצירתי תכונות המבוססות על משקל מודל.

שיטות Embedded

שיטות Embedded משלבות מבחר תכונה בתוך תהליך הכשרת המודל.הם מאזן יעילות ויעילות על ידי מינוף טכניקות סדירזציה או אלגוריתמים המבוססים על עץ כוללים:

• (ב) [15] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) ,0) עץ אלגוריתמים: ⁇ 1, תכונות בחירה באופן טבעי המבוססות על רווח מידע או עששת.
• (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇