Bài này thảo luận về những phương pháp thực tiễn để chọn và kỹ thuật để có hiệu quả.

Công nghệ chọn tính năng

Chọn tính năng bao gồm việc chọn những tính năng thích hợp nhất từ bộ dữ liệu. Những kỹ thuật thông thường bao gồm phương pháp lọc, các phương pháp gói và các phương pháp nhúng.

Phương pháp lọc

Phương pháp lọc đánh giá tính năng dựa trên các phép đo lường thống kê như tương quan, chi- bình phương, hoặc thông tin chung. Chúng có hiệu quả tính toán và phù hợp với dữ liệu cao.

Phương pháp gói gọn

Các phương pháp gói gọn sẽ chọn các tính năng bằng cách đào tạo các mô hình con khác nhau và đánh giá hiệu suất của chúng. Kỹ thuật viên bao gồm tính năng phân loại và chọn lại/ trước.

Phương pháp nhúng

Ví dụ bao gồm các kỹ thuật thường xuyên hóa như Lasso và các biện pháp dựa trên tầm quan trọng của cây quyết định.

Chiến thuật kỹ thuật đặc biệt

Kỹ thuật tính năng biến dữ liệu thô thành những tính năng có ý nghĩa để tăng cường mô hình học tập. bao gồm việc tạo ra những tính năng mới, mã hóa biến số, và tăng cường dữ liệu số.

Tạo ra những tính năng mới

Tạo ra các tính năng mới có thể bao gồm sự kết hợp toán học, sự tổng hợp, hay sự chuyển đổi cụ thể về miền. Những tính năng này có thể hiển thị các mẫu ẩn trong dữ liệu.

Bộ mã hoá thay đổi phân loại

Chuyển đổi dữ liệu riêng thành dạng số là quan trọng. Phương pháp chung bao gồm mã hoá nóng, bảng mã nhãn và mã hóa đích.

Comment

Bảo đảm tính năng của Scaling nằm trên tỉ lệ tương tự, có lợi cho nhiều thuật toán.