Вибір функції є вирішальним кроком в надвізному навчанні, що передбачає виявлення найбільш відповідних змінних для навчання моделі. Це допомагає підвищити продуктивність моделі, зменшити перенаряддя та зменшити витрати на обчислювальні витрати. Різні методи існують для вибору функцій ефективно, балансування складності та точності.

Фільтри

Методи фільтра оцінювати актуальність функцій на основі статистичних заходів. Вони швидко і масштабуються, роблячи їх придатними для високовимірних даних. Загальні методи включають коефіцієнти кореляції, тести на чи квадру та взаємну інформацію.

Методи обгортання

Методи обгортання виберіть функції за допомогою навчальних моделей на різних підстанціях і оцінюючи їх продуктивність. Вони, як правило, виробляють кращі результати, але є обчислювально інтенсивними. Методи включають усунення рекурсивних функцій і вибір вперед.

Вбудовані методи

Вбудовувані методи, які включають в себе вибір моделі. Вони мають ефективність балансу та ефективність. Приклади включають в себе методи регулярної обробки, такі як Лассо і методи, що впливають на дерево.

Вибір правильної техніки

Вибір методу вибору функції залежить від розміру даних, обчислювальних ресурсів, а також бажаної точності моделі. Методи комбінованого збору також можуть підвищити результати, використовуючи відповідні міцності.