Mahalagang hakbang ang pagpili ng mga katangian para mas mapasulong ang iyong mga modelo at mabawasan ang iyong pagiging komplikado, di - tulad ng mga napag - aralang may kinalaman sa mga ito.

Mga Pamamaraan sa Pagpili ng Di - Nagagamot na Katangian

Ilang pamamaraan ang ginagamit upang matukoy ang mga kaugnay na katangian nang walang naka-sign na datos. Ang mga teknik na ito ay nakatuon sa pagsukat ng mga likas na katangian ng mga katangian at ang kanilang mga relasyon sa loob ng dataset.

Nasugpo ang Pagbabagu - bago

Inaalis ng pamamaraang ito ang mga katangian na may mababang pagkakaiba sa mga sampol, ipinalalagay na ang mga katangian na may kaunting pagkakaiba ay hindi gaanong nakapagtuturo.

Piniling Pagpupuslit-Bassed

Ang mga katangian ay sinusuri batay sa kanilang kontribusyon sa pagsasama - sama ng mga resulta.

Mga Estratehiya Para sa Mabisang Pagpili ng Katangian

Ang pag - aayos ng mga tampok na bahagi ay nangangailangan ng estratehikong pagpaplano upang matiyak ang makabuluhang mga resulta.

Pagbabawas sa Dimensyon

Ang mga pamamaraang gaya ng Pangunahing Komponent Analysis (PCA) ay nakababawas sa bilang ng mga tampok samantalang iniingatan ang karamihan sa mga pagkakaiba ng impormasyon, tumutulong sa pagpili ng mga tampok.

Pagpili ng mga Katangian

Ang inseratively na pag-aalis o pagdaragdag ng mga tampok batay sa partikulong pagganap ay nakakatulong sa pagkilala ng pinaka-kaugnay na mga katangian para sa dataset.

  • Itampok ang kahalagahan
  • Gumamit ng maraming pamamaraan
  • Punô ng mga metrikong kumpol
  • Bawasan ang Antasidad