Özel seçim, modelleme eğitimi için en alakalı değişkenleri tanımlamak için denetimli öğrenmede önemli bir adımdır. Proper özelliği seçimi model doğruluğunu artırabilir, aşırı yüklemeyi azaltır ve hesaplama maliyetlerini azaltır. Bu makale, denetimli öğrenme modellerini nasıl geliştirir ve nasıl geliştirirler.

Common Feature Selection Techniques

Kontrollü öğrenmede özellikleri seçmek için çeşitli yöntemler kullanılır. Bu teknikler filtreye geniş ölçüde kategorize edilebilir, sarmalayıcı ve gömülü yöntemlere sahiptir.Her yaklaşım farklı veri kümeleri ve problemleri için uygundur.

Filtre Yöntemleri

Filtre yöntemleri, istatistiksel önlemlere dayanan özelliklerin önemini değerlendirmektedir. Hızlı ve ölçeklenebilir, yüksek boyutlu veriler için uygun hale getirirler. Common filtre teknikleri şunları içerir:

  • [FONT:0)Correlasyon Co effective: Özellikler ve hedef değişken arasındaki lineer ilişkiyi ölçüler.
  • [FONT:0)Chi-Square Test: Kedili özellikler ve hedef arasındaki bağımsızlığı göz önünde bulundurun.
  • [FONT:0)Mutual Information:[Dönetici:[Dönetici:[Dönetici: · 1) Özellikler ve hedef arasındaki paylaşılan bilgi miktarını sayısal olarak belirtir.

Büks Yöntemleri

En iyi performansa sahip olan kombinasyonları eğitim modelleri tarafından alt kümeleri değerlendirin ve seçerek bu yöntemler daha doğru ama hesaplamalı yoğun. örnekler şunlardır:

  • [FONT=0)Forward Selection:[Dönetici:[Dönetici:0)) Hiçbir özellikle başlayın ve performans iyileştirmesine dayanan bir zamanda bir tane ekler.
  • [0]Backward Elimination:[[Dönetici: 1 ) Tüm özelliklerle başlayın ve en az önemli olanları ortadan kaldırır.
  • [FONT:0)Recursive Feature Elimination:) Recursive tren modelleri ve en zayıf özelliklerini ortadan kaldırır.

Gömülü Yöntemler

Gömülü yöntemler, model eğitim sürecinin bir parçası olarak özel seçim içerir. Bunlar verimlidir ve genellikle iyi sonuçlar üretirler. örnekler şunları içerir:

  • [[Düzücü:0)Lasso Regresyon:[Dönetici:[Döneticileri sıfıra indirmeye yönelik L1 normalizasyon, bazı katları sıfıra indirmeye çalışır, etkili bir şekilde seçme özellikleri.
  • [FONT:0)Decision Trees:[Dönetici: Doğal olarak bölünmüşler sırasında bilgi kazanmaya dayalı özellikleri seçer.
  • [FONT:0)Yönergeli Modeller:[Dönlendirme:[Dönlendirmeler:[Dönlendirmeler:) İlgili özellikleri seçmek için modelleme ile cezaları birleştirin.