Ang pagkuha ng mga sangkap ay isang mahalagang hakbang sa pagkatuto ng makina na nagsasangkot ng paggawa ng mga impormasyon tungo sa makabuluhang mga katangian.
Karaniwang mga Patibong sa Pag - aalis ng Katangian
Ang isang madalas na pagkakamali ay ang pagpili ng mga tampok nang hindi nauunawaan ang kanilang mga aspeto.Ito ay maaaring humantong sa high-dimensional data na nagpapakilala ng ingay at binabawasan ang model katumpakan. Ang isa pang isyu ay ang data leasure, kung saan ang impormasyon mula sa test ay maaaring humantong sa hindi sinasadyang impluwensiya sa proseso ng pagsasanay, na nagbubunga ng labis na optimistikong mga tantiya sa pagganap.
Mga Estratehiyang Mananagumpay sa mga Hamon na Ito
Upang matugunan ang walang kaugnayang pagpili ng tampok, gumamit din ng mga kaalamang pang-akademiya at mga pamamaraang estadistikal gaya ng pagsusuring pang-kompyuter o tampok na mga iskor ng kahalagahan. ang mga teknik ng pag-eemplementadong katulad ng PSpendienteng Komponent Analysis (PCA) ay maaari ring makabawas sa pagiging mabisa ng dimensiyonalidad. Upang maiwasan ang pag-aalsa ng datos, tiyakin na ang tampok na pagkuha ay hiwalay na isinasagawa sa pagsasanay at pagsubok ng mga dataset.
Pinakamabuting Gawain sa Pag - aalis ng Katangian
- Unawain ang mga impormasyon at ang konteksto nito bago pumili ng mga tampok.
- Gumamit ng cross-validation para masuri ang kahalagahan ng feature.
- Pahiran ng normalisasyon o pagkalupkop upang matiyak ang mga katangian ay nasa mga kahalintulad na kaliskis.
- Ilagay sa talaan ang proseso ng pagkuha ng reproducty.