مؤثر مشین سیکھنے کے ماڈل بنانے میں اہم ترین قدم ہوتا ہے. اس میں ماڈل کی درستی اور پیچیدگی کو کم کرنے کے لئے متعلقہ ترین ردوبدلات کو شناخت کرنا شامل ہے.
عام طور پر
مختلف میکانیات (condiotic techs) کو عام طور پر اختیار کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔یہ طریقے انواع کے استعمال کے لیے استعمال ہوتے ہیں جن میں struction کے اقدامات یا الجبرا (phophical tection) کے معیاروں کا استعمال کیا جاتا ہے۔ مناسب طریقہ سے اعداد و شمار اور مخصوص مسائل کو حل کرنا ہے۔
فائلز
حروفِ تہجی طریقہ کار ان کے داخلی تعلق پر مبنی خصوصیات کا تجزیہ کرتا ہے جو نشانے کی تبدیلی سے متعلق ہیں ۔وہ واضح طور پر قابلِ عمل اور موزوں ہیں
- کرویئشا کوففیکل:] خصوصیات اور ہدف کے درمیان متوازن تعلقات کی پیمائش کرتا ہے۔
- Chi-Square Test: [ssssssssssssss regents.].
- Mutual Information: [1] تبدیل شدہ تبدیلیوں کے درمیان معلومات کی مقدار کو مدنظر رکھتے ہوئے معلومات کی مقدار کو مدنظر رکھتے ہوئے
گرب
اِس طرح آپ کو اِس بات کا اندازہ ہو جاتا ہے کہ آپ کو کون سی باتیں اچھی لگتی ہیں اور کون سی باتیں اچھی لگتی ہیں ۔
- Forward Election: [1] شروع کرنے والے کسی خصوصیات کے ساتھ اور ایک وقت میں ایک اضافہ کرتے ہیں۔
- قابل ذکر العمل: تمام خصوصیات سے شروع ہوکر سب سے کم اہم چیز دور کرتا ہے۔
- ریکرسائزڈ ایلیشن: [1] [1] ماڈل وزن پر مبنی خصوصیات کو دور کرتا ہے۔
غیر متصل
ماڈل ٹریننگ کے عملے میں داخل ہونے والے طریقوں کو متعارف کروا کر یہ باقاعدہ عمل یا درخت پر مبنی الجبرا کے ذریعے توازن اور کارکردگی کو متوازن بنانے کے طریقے۔ قابلِ قبول مثالیں شامل ہیں:
- Lasso Regression: [1] استعمال کرنے والے ایل1 باقاعدہ استعمال کرتے ہیں تاکہ کم اہم خصوصیات کوفیئم تک کم ہو جائیں۔
- درہ الورۃ: قدرتی طور پر انتخابی خصوصیات کو حاصل معلوماتی حاصل یا جنی نجاست پر مبنی مواد کی بنیاد پر اختیار کیا گیا ہے۔
- Random جنگلات: Aggrigature ممتاز شخصیات نے کئی درختوں پر اسکور کیے۔