Mahalagang hakbang ang pagpili ng mga katangian sa pag - aaral para malaman ang pinakamahahalagang bagay na dapat gawin para sa pagsasanay ng modelo.

Mga Pagkalkula sa Pagpili ng Katangian

Ang mga kalkulasyon sa pagpili ng tampok ay kadalasang kinasasangkutan ng mga hakbang na estadistikal na sumusuri sa kahalagahan ng bawat bahagi. Ang mga karaniwang pamamaraan ay kinabibilangan ng mga korelatibasyong kompetibo, impormasyong mutwal, at mga pagsubok na estadistikal gaya ng SOVA o chi-square.Ang mga kalkulasyong ito ay tumutulong sa pagtiyak ng mga kahalagahan ng mga katangiang may kaugnayan sa puntiryang variable.

Halimbawa, sinusukat ng mga correlation cobicture ang mga ugnayang linear, na ang mga pamantayang halos 1 o -1 ay nagpapahiwatig ng matibay na kahalagahan.

Disenyo ng mga Simulain Para sa Mabisang Pagpili ng Katangian

Una, isaalang - alang ang kahalagahan ng mga katangian sa pinupuntiryang variable. Ang mga Irrelevant ay maaaring magpahiwatig ng ingay at makabawas sa paggawa ng modelo. Ikalawa, ang pag - uulat ng muling pag - aayos; ang lubhang magkakaugnay na mga katangian ay maaaring muling mauwi sa ingay at maaaring alisin upang mapasimple ang modelo.

Ikatlo, ang pagiging timbang sa pagitan ng dami at pagiging masalimuot ng mga bahagi ay maaaring humantong sa labis na pag - asa, samantalang ang kakaunting bahagi ay maaaring hindi na makapag - alis ng mahalagang impormasyon.

Praktikal na mga Mungkahi Para sa Pag - iisa

  • Magsimula sa pagsusuri ng correlation upang makilala ang malalakas na katangian.
  • Gumamit ng cross-validation upang suriin ang mga subset na tampok.
  • Ikapit ang mga pamamaraan ng regularisasyon tulad ng Lasso upang awtomatikong pumili ng mga tampok.
  • Pagsama - samahin ang maramihang pamamaraan ng pagpili para sa matatag na mga resulta.