Howtosignalprocessing
- Was ist Feature -Auswahl?
- Was ist die beste Merkmalsauswahlmethode??
- Was sind die drei Arten von Feature -Auswahlmethoden??
- Wie können wir die Auswahl finden??
Was ist Feature -Auswahl?
Was ist Feature -Auswahl? Die Feature -Auswahl ist die Methode zur Reduzierung der Eingabevariablen in Ihrem Modell, indem nur relevante Daten verwendet werden und Rauschen in Daten entfernt werden. Es ist der Prozess der automatischen Auswahl relevanter Funktionen für Ihr maschinelles Lernmodell basierend auf der Art des Problems, das Sie lösen möchten.
Was ist die beste Merkmalsauswahlmethode??
Die Partitur von Fisher ist eine der beliebten Überwachungstechniken für die Auswahl der Funktionen. Es gibt den Rang der Variablen für die Fisher -Kriterien in absteigender Reihenfolge zurück. Dann können wir die Variablen mit einer großen Fischer -Punktzahl auswählen.
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).
Wie können wir die Auswahl finden??
Der Feature -Auswahlprozess basiert auf einem bestimmten Algorithmus für maschinelles Lernen, den wir in einen bestimmten Datensatz passen möchten. Es folgt einem gierigen Suchansatz, indem alle möglichen Kombinationen von Merkmalen anhand des Bewertungskriteriums bewertet werden.
