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일반적인 기능 선택 기술

여러 가지 방법은 감독 학습의 기능을 선택하는 데 사용됩니다. 이 기술은 필터, 래퍼 및 임베디드 방법으로 분류 될 수 있습니다. 각 접근법에는 장점이 있으며 다양한 유형의 데이터 세트 및 문제에 적합합니다.

필터 방법

필터 방법 통계 측정에 근거한 기능의 relevance를 평가합니다. 그들은 빠르고 확장 가능, 그(것)들을 높은 차원 자료를 위해 적당한 만들기. 일반적인 필터 기술은 다음을 포함합니다:

  • Correlation Coefficient:]는 특징과 대상 변수 사이의 선형 관계를 측정합니다.
  • Chi-Square Test: 카테고리의 특징과 대상의 독립성을 인식한다.
  • Mutual Information: 기능과 대상 사이에 공유된 정보의 양을 정량화합니다.

포장 방법

래퍼 방법 교육 모델에 의해 기능의 하위 집합을 평가하고 최고의 성능을 산출하는 조합을 선택. 이 방법은 더 정확하지만 적절하게 집중. 예는 다음과 같습니다 :

  • Forward Selection: 기능 없이 시작하며 성능 향상을 바탕으로 한 번에 추가합니다.
  • Backward Elimination: 모든 기능과 함께 시작하며, 최소한의 뜻을 제거한다.
  • Recursive Feature Elimination:] 재순환형 열차 모델과 가장 약한 기능을 제거한다.

임베디드 방법

임베디드 방법 모델 교육 과정의 일부로 기능 선택 통합. 그들은 효율적이고 종종 좋은 결과를 생산합니다. 예는 다음과 같습니다.

  • Lasso Regression:는 L1의 정규화로, 효과적으로 선택 기능에 어떤 계수를 수축합니다.
  • Decision Trees: 자연적인 선택 기능에 따라 정보 이득 분할.
  • Regularized Models: 관련 기능을 선택하기 위해 모델에 맞는 펜티를 결합합니다.