วิธี การ ที่ ใช้ ได้ ผล สําหรับ การ เลือก แบบ ที่ เหมาะ สม: การ ฝึก อบรม แบบ จําลอง อย่าง มี ประสิทธิภาพ
การ เลือก รูป แบบ ชีวิต เป็น ขั้น ตอน สําคัญ ใน การ สร้าง แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ที่ มี ประสิทธิภาพ มาก ที่ สุด การ เลือก แบบ จําลอง นี้ เกี่ยว ข้อง กับ การ ระบุ ตัว ตัว เลข ที่ เกี่ยว ข้อง มาก ที่ สุด เพื่อ ปรับ ปรุง ความ ถูก ต้อง ของ รุ่น ให้ ถูก ต้อง แม่นยํา และ ลด ความ ซับ ซ้อน วิธี การ จัด การ แบบ จําลอง ทํา ให้ มี วิธี การ คํานวณ และ เลือก วิธี ที่ ใช้ ได้ ผล จริง โดย ใช้ หลัก การ ทาง คณิตศาสตร์
วิธี การ ใช้ จ่าย อย่าง ทั่ว ไป
เทคนิค การ เรียง ความ หลาย อย่าง ใช้ กัน อย่าง กว้าง ขวาง เพื่อ ทํา การ คัด เลือก คุณสมบัติ วิธี เหล่า นี้ จะ ประเมิน ความ สําคัญ ของ คุณสมบัติ โดย ใช้ มาตรการ ทาง สถิติ หรือ อัลกอริทึม การ เลือก วิธี ที่ เหมาะ สม ขึ้น อยู่ กับ ข้อมูล และ ปัญหา เฉพาะ เจาะจง
วิธีการการกรอง
วิธีการกรองค่าคุณสมบัติต่าง ๆ ที่อิงจากความสัมพันธ์ทางสถิติกับตัวแปรเป้าหมาย โดยมันมีประสิทธิภาพในการคํานวณและเหมาะสมสําหรับข้อมูลที่มีมิติสูง เทคนิคการกรองทั่วไปรวม:
- [FLT: 0] การตัดต่อความเสมอภาค : วัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างคุณลักษณะและเป้าหมาย
- [FLT: 0] Chi-Square test:[[FLT: 1) Asesesesesfrient ตัวแปรต่าง ๆ
- [FLT: 0] ข้อมูลเชิงเทคนิค: Quantize จํานวนเงินของข้อมูลที่ใช้ร่วมกันระหว่างตัวแปร (PDF).
วิธีการตัดกระดาษ
วิธี การ ตัด ไม้ ประเมิน ลักษณะ ต่าง ๆ โดย การ ฝึก แบบ จําลอง และ การ เลือก วิธี การ ที่ บังเกิด ผล ดี ที่ สุด.
- [FLT: 0] การคัดเลือก: เริ่มต้นโดยไม่มีคุณลักษณะ และเพิ่มข้อมูลทีละอย่าง
- [FLT: 0] แบ็คเวิร์ แบ็คเอลิคอน: เริ่มต้นด้วยคุณลักษณะทั้งหมดและเอาสิ่งสําคัญออกไป
- [FLT: 0]. การจําแนกพันธุ์ : การถอดคุณสมบัติตามแบบจําลองน้ําหนัก (FLT: 1).
วิธีการฝังตัว
วิธีการฝังตัวรวมคุณสมบัติการคัดเลือกภายในกระบวนการฝึกจําลอง การจัดสมดุลและมีประสิทธิภาพโดยการใช้เทคนิคการบีบตัวแบบธรรมดา หรืออัลกอริทึมแบบต้นไม้ ตัวอย่างที่โดดเด่นรวมถึง:
- [FLT: 0] – Lasso Retrievection: ใช้ L1 แบบปกติเพื่อหดคุณสมบัติที่สําคัญน้อยกว่า 0
- [FLT: 0]. ผังต้นไม้อัลกอริธม : เลือกคุณสมบัติตามธรรมชาติจากข้อมูลที่ได้รับ หรือความไม่สะอาดของกินนิ
- [FLT: 0] ป่าป่ารันดัม : ลักษณะการแบ่งแยกความสําคัญคะแนนผ่านต้นไม้หลายต้น