Оглавление:
Определение - Что означает выбор функций?
В машинном обучении выбор характеристик - это использование определенных переменных или точек данных для максимизации эффективности в этом типе передовых наук о данных.
Выбор характеристик также известен как выбор переменных, выбор атрибутов или выбор поднабора.
Techopedia объясняет выбор функций
С помощью выбора функций инженеры и ученые, работающие с данными, могут отрегулировать значительный «шум» в данной системе. Использование выбора функций помогает отбрасывать лишние или нерелевантные данные, и этот отбор может сделать результаты машинного обучения более сильными. Например, в проекте по морской биологии исследователи могут использовать выбор признаков, чтобы выбрать только определенную классифицирующую информацию по одному или нескольким обследуемым видам и исключить другие данные, которые не являются центральными для проекта.
Выбор функций может быть сделан с помощью различных типов инструментов, включая Weka, Scikit-learn и R. Это может помочь создать более точные модели и в целом улучшить процессы машинного обучения. Инженеры должны работать с выбором функций и данными обучения, чтобы предотвратить переоснащение и другие проблемы. Выбор функций также помогает командам избежать «проклятия размерности», которое является сокращением для определенных видов проблем с данными в сложных вычислительных операциях.
