Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă selecția caracteristicilor?
În învățarea automată, selecția caracteristicilor este utilizarea unor variabile sau puncte de date specifice pentru a maximiza eficiența în acest tip de știință a datelor avansate.
Selecția caracteristicilor este cunoscută și sub denumirea de selecție variabilă, selecție de atribute sau selecție subset.
Techopedia explică Selecția caracteristicilor
Cu selecția caracteristicilor, inginerii și oamenii de știință de date sunt capabili să regleze mult „zgomotul” dintr-un sistem dat. Utilizarea selecției de caracteristici ajută la eliminarea datelor redundante sau irelevante, iar această eliminare poate face rezultatele învățării automate mai puternice. De exemplu, într-un proiect de biologie marină, cercetătorii ar putea utiliza selecția caracteristicilor pentru a selecta doar anumite informații de clasificare pentru una sau mai multe specii examinate și pentru a elimina alte date care nu sunt centrale pentru proiect.
Selectarea caracteristicilor se poate face cu diferite tipuri de instrumente, inclusiv Weka, Scikit-learning și R. Acest lucru poate ajuta la crearea de modele mai precise și, în general, la îmbunătățirea proceselor de învățare a mașinilor. Inginerii trebuie să lucreze cu date de selecție și instruire a caracteristicilor pentru a preveni adaptarea și alte probleme. Selecția de caracteristici ajută echipele să evite „blestemul dimensionalității”, care este o caracteristică rapidă pentru anumite tipuri de probleme de date în operațiuni complexe de calcul.
