Howtosignalprocessing
- Was ist die Auswahl der Filterfunktionen?
- Warum die Filtermethode -Funktionsauswahl verwenden?
- Welche Technik eignet sich am besten für die Feature -Auswahl??
- Was sind die drei Arten von Feature -Auswahlmethoden??
Was ist die Auswahl der Filterfunktionen?
Diese Komponente für die Feature-Auswahl wird als "filterbasiert" bezeichnet, da Sie die ausgewählte Metrik verwenden, um irrelevante Attribute zu finden. Sie filtern dann redundante Spalten von Ihrem Modell heraus. Sie wählen ein einzelnes statistisches Maß, das zu Ihren Daten passt, und die Komponente berechnet eine Punktzahl für jede Feature -Spalte.
Warum die Filtermethode -Funktionsauswahl verwenden?
Bei dieser Methode werden Merkmale basierend auf allgemeinen Merkmalen (einige Metrik wie Korrelation) des Datensatzes wie Korrelation mit der abhängigen Variablen gefiltert. Die Filtermethode wird ohne Vorhersagemodell durchgeführt. Es ist schneller und normalerweise der bessere Ansatz, wenn die Anzahl der Funktionen riesig ist.
Welche Technik eignet sich am besten für die Feature -Auswahl??
Fisher's Score:
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).
