Mahalaga ang mga hakbang sa pag - aaral para mapasulong ang iyong modelo, mabawasan ang iyong pagiging labis na nababagay, at mabawasan ang panahon ng pagsasanay.

Pagpili ng mga Pamamaraan

Ang pagpili ng mga katangian ay nagsasangkot ng pagpili ng pinakamahahalagang bahagi mula sa dataset.

Mga Pamamaraan ng Pansala

Ang mga pamamaraang Filter ay sumusuri ng mga katangian batay sa mga sukat na estadistikal gaya ng correlation, chi-square, o mutual na impormasyon. ang mga ito ay mga impormasyong pang-kalkuladong mahusay at angkop para sa mataas na-dimensional na datos.

Mga Pamamaraan ng Pag - iikid

Ang mga pamamaraan ng wrapper ay pumipili ng mga tampok sa pamamagitan ng pagsasanay ng mga modelo sa iba't ibang subsets at pagsuri sa kanilang pagganap. Ang mga pamamaraan ay kinabibilangan ng revisive feature feedation at forward/backward selection.

Mga Pamamaraang Nabuo

Ang mga paraang naka-dibdib ay kinabibilangan ng mga feature selection sa panahon ng pagsasanay ng modelo. Ang mga halimbawa ay kinabibilangan ng mga pamamaraang regularisasyon tulad ng Lasso at mga desisyon tree-based na mga hakbang ng kahalagahan.

Mga Estratehiya sa Inhinyeriya

Ang inhinyeriyang pang-etika ay nagpapabago sa mga hilaw na datos tungo sa makabuluhang mga katangian na nagpapasulong sa pag-aaral ng modelo. kasama rito ang paglikha ng mga bagong katangian, pag-iinsektibong mga variable, at pag-scaling ng mga datos ng numero.

Paglikha ng Bagong mga Katangian

Ang pag-eebolb ng mga bagong katangian ay maaaring magsangkot ng mga kombinasyong matematikal, agregasyon, o domain-specific transformes.Ito ay maaaring magsiwalat ng mga natatagong pattern sa data.

Nakalilitong mga Kamaligong Kategorikal

Mahalaga ang pagkumberte ng mga datos na kategorikal sa numero. kasama sa karaniwang mga pamamaraan ang isang-hot stapetation, pag-expose ng tatak, at target na pag-iisyu.

Pag - iimbak ng Numerikal na Data

Ang pag-calling ay mga katangiang sa katulad na mga kaliskis, na nakikinabang sa maraming mga algorithm. Kabilang sa mga pamamaraan ang moin-max scaling at standardization.