Besonderheit

Auswahl der eingebetteten Merkmals

Auswahl der eingebetteten Merkmals
  1. Was ist eine eingebettete Feature -Auswahl?
  2. Was sind die drei Arten von Feature -Auswahlmethoden??
  3. Was ist eine eingebettete Methode in ML?

Was ist eine eingebettete Feature -Auswahl?

In einer eingebetteten Methode ist die Merkmalsauswahl integriert oder in den Klassifikator -Algorithmus integriert. Während des Trainingsschritts passt der Klassifizierer seine internen Parameter an und bestimmt die entsprechenden Gewichte/Wichtigkeiten für jedes Merkmal, um die beste Klassifizierungsgenauigkeit zu erstellen.

Was sind die drei Arten von Feature -Auswahlmethoden??

Überblick. Es gibt drei Arten von Merkmalsauswahl: Wrapper -Methoden (Vorwärts-, Rückwärts- und schrittweise Auswahl), Filtermethoden (ANOVA, Pearson -Korrelation, Varianzschwellenwert) und eingebettete Methoden (Lasso, Ridge, Entscheidungsbaum).

Was ist eine eingebettete Methode in ML?

Embedded -Methoden kombinieren die Qualitäten der Filter- und Wrapp -Methoden. Es wird von Algorithmen implementiert, die über eigene Methoden zur Auswahl der integrierten Features verfügen. Einige der beliebtesten Beispiele für diese Methoden sind die lasso- und Ridge -Regression, die eingebaute Bestrafungsfunktionen haben, um die Überanpassung zu verringern.

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