Вибір функції є вирішальним кроком у створенні ефективних моделей машинного навчання. Він передбачає виявлення найбільш відповідних змінних для поліпшення точності моделі та зменшення складності. Якісні методи забезпечують систематичні підходи до оцінки та вибору особливостей на основі чисельних критеріїв.

Загальні кількісні методи

Для вибору функції широко використовуються кілька кількісних методів. Ці методи оцінки значення особливостей використання статистичних заходів або алгоритмічних критеріїв. Вибір відповідного методу залежить від даних і конкретної проблеми.

Фільтри

Методи фільтра оцінюють особливості на основі статистичних відносин з змінною змінною. Вони є обчислювально ефективними і придатними для високовимірних даних. До складу цих методів відносяться:

  • Корреляційний коефіцієнт: Заходи лінійних відносин між особливостями та метою.
  • Chi-Square Test: Возає самостійність категоричних змінних.
  • Потрібна інформація: Призначає кількість інформації, що розділяється між змінними.

Методи обгортання

Методи обгортки оцінювають підмножини функцій за допомогою навчальних моделей і вибравши комбінації, яка дає найкращий результат. Вони більш інтенсивні, але часто виробляють більш точні результати. Приклади включають:

  • Приборник:]. Початок без функцій і додає один раз.
  • Backward Elimination: Почати з усіма функціями і видалити найменш важливі.
  • Рекуривна характеристика Усунення: Ветериторально видаляє функції на основі моделі ваги.

Вбудовані методи

Вбудовані методи відбору функцій в рамках процесу підготовки моделі. Вони мають ефективність балансу та ефективність, використовуючи методики регулярної локалізації або алгоритми на основі дерева. До прикладів відносять:

  • Lasso Regression: Використання L1 для усадки менш важливих коефіцієнтів функції до нуля.
  • Decision Tree Algorithms: Naturally select features on the information remove or Gini impurity.
  • Random Forests: Агрегат має значення показників по декількох деревах.