Howtosignalprocessing
- Was sind Feature -Auswahlmethoden??
- Was sind die drei Arten von Feature -Auswahlmethoden??
- Wie viele Möglichkeiten für eine Funktion ausgewählt werden können?
- Was sind Filtermethoden bei der Feature -Auswahl?
Was sind Feature -Auswahlmethoden??
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 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 viele Möglichkeiten für eine Funktion ausgewählt werden können?
Erstellen wir einen einfachen Abstimmungsauswahl. 2 Eine unbeaufsichtigte Methode, die auf Multikollinearität basiert. 3 Eine Wrapper, rekursive Merkmalsausscheidung.
Was sind Filtermethoden bei der Feature -Auswahl?
Filtermethoden messen Sie die Relevanz von Merkmalen durch ihre Korrelation mit abhängiger Variable, während Wrapper -Methoden die Nützlichkeit einer Untergruppe von Merkmalen messen, indem ein Modell tatsächlich trainiert wird. Filtermethoden sind im Vergleich zu Wrapper -Methoden viel schneller, da sie nicht das Training der Modelle beinhalten.
