Howtosignalprocessing
- Was sind die drei Arten von Feature -Auswahlmethoden??
- Welcher Klassifizierungsalgorithmus kann auch für die Feature -Auswahl verwendet werden?
- Verbessert die Auswahl der Funktionen die Klassifizierungsgenauigkeit?
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).
Welcher Klassifizierungsalgorithmus kann auch für die Feature -Auswahl verwendet werden?
Es wird unwichtige Variablen beseitigen und die Genauigkeit sowie die Leistung der Klassifizierung verbessern. Zufälliger Wald hat sich als ein sehr nützlicher Algorithmus herausgestellt, der das Problem der Funktionsauswahl auch mit einer höheren Anzahl von Variablen behandeln kann.
Verbessert die Auswahl der Funktionen die Klassifizierungsgenauigkeit?
Der Hauptvorteil, der für die Feature -Auswahl beansprucht wird, was in diesem Manuskript im Mittelpunkt steht, liegt darin, dass sie die Klassifizierungsgenauigkeit erhöht. Es wird angenommen, dass das Entfernen eines nicht-informativen Signals das Rauschen verringern und den Kontrast zwischen markierten Gruppen erhöhen kann.
