차례:
정의-기능 선택이란 무엇입니까?
기계 학습에서 기능 선택은 이러한 유형의 고급 데이터 과학에서 효율성을 극대화하기 위해 특정 변수 또는 데이터 포인트를 사용하는 것입니다.
기능 선택은 변수 선택, 속성 선택 또는 서브 세트 선택이라고도합니다.
기술 선택 기능 설명
기능 선택을 통해 엔지니어와 데이터 과학자는 주어진 시스템에서 많은“소음”을 조정할 수 있습니다. 기능 선택을 사용하면 중복되거나 관련이없는 데이터를 버리는 데 도움이되며, 이 컬링은 기계 학습 결과를 더 강하게 만들 수 있습니다. 예를 들어 해양 생물학 프로젝트에서 연구원은 기능 선택을 사용하여 하나 이상의 조사 된 종에 대한 특정 분류 정보 만 선택하고 프로젝트의 중심이 아닌 다른 데이터를 제거 할 수있었습니다.
기능 선택은 Weka, Scikit-learn 및 R을 포함한 다양한 유형의 도구를 사용하여 수행 할 수 있습니다.이를 통해보다 정확한 모델을 생성하고 일반적으로 기계 학습 프로세스를 개선 할 수 있습니다. 엔지니어는 기능 선택 및 교육 데이터를 사용하여 과적 합 및 기타 문제를 방지해야합니다. 기능 선택은 또한 팀이 복잡한 차원의 데이터 문제를 줄인“차원의 저주”를 피할 수 있도록 도와줍니다.
