Mahalagang hakbang ang pagpili ng mga katangian sa pag - aaral na nagsasangkot ng pagkilala sa pinakamahahalagang bagay na kailangan para sa pagsasanay ng modelo.

Karaniwang mga Pamamaraan sa Pagpili ng Katangian

Ang ilang pamamaraan ay ginagamit sa pagpili ng mga katangian sa pinag - aaralan, at ang mga pamamaraang ito ay maaaring iba - ibahin sa filter, pambalot, at mga pamamaraang nakapaloob.

Mga Pamamaraan ng Pansala

Ang mga pamamaraang Filter ay sumusuri sa mga kahalagahan ng mga katangian batay sa mga pamamaraang estadistikal. ang mga ito ay mabilis at makroskopiko, ginagawa itong angkop para sa mataas na-dimensiyonal na datos. Ang mga karaniwang pamamaraang pansala ay kinabibilangan ng:

  • Correlation Cofitness: Sinusukat ang ugnayang linear sa pagitan ng mga tampok at ng target na pabagu-bago.
  • Chi-Square Test:] Ang pagsasarili sa pagitan ng mga katangiang kategorikal at ang puntirya.
  • Mututual Information: Kuwalipikasyon ng dami ng impormasyong ibinahagi sa pagitan ng mga tampok at ng puntirya.

Mga Pamamaraan ng Pag - iikid

Ang mga pamamaraan ng pag - aalis ng mga bahagi ng katawan ay sinusuri ang mga bahagi ng mga larawan sa pamamagitan ng pagsasanay sa mga modelo at pagpili ng kombinasyon na nagbubunga ng pinakamahusay na paggawa.

  • Forward Selection: Nagsimula nang walang mga tampok at dinagdagan ng isa sa isang panahon batay sa pagpapabuti ng pagganap.
  • Backward Elimination: Nagsisimula sa lahat ng mga katangian at inaalis ang hindi gaanong makahulugang mga katangiang inere.
  • Recurssive Feature Elimination: Recurssive training models at inaalis ang pinakahinang katangian.

Mga Pamamaraang Nabuo

Kabilang sa mga pamamaraang may kasamang mga pabalat ang pagpili bilang bahagi ng proseso ng pagsasanay. Ang mga ito ay mahusay at kadalasang nagbubunga ng mabubuting resulta.

  • [[Talaksan: Ginagamit ang L1 regularisasyon upang lumiit ang ilang mga codients hanggang sero, epektibong pagpili ng mga tampok.
  • Mga Punong-lungsod ng Pag-aalsa: Natural selection mga tampok batay sa mga nakamit na impormasyon sa panahon ng mga hati.
  • Regularized Models: Pinagsama ang mga parusa sa modelong angkop sa pagpili ng mga kaugnay na katangian.