Публикации по теме 'feature-selection'
Максимизация производительности модели с помощью методов фильтрации для выбора функций в R
Введение в выбор функций
Алгоритмы машинного обучения в значительной степени зависят от качества и количества данных, используемых для их обучения. Однако не все функции или переменные в наборе данных в равной степени влияют на результат, а некоторые могут даже вносить шум или избыточность. Выбор функций — это процесс выбора подмножества соответствующих функций из исходного набора данных для повышения производительности модели машинного обучения.
Выбор функций имеет несколько..
Методы выбора признаков и уменьшения размерности
Введение
В области машинного обучения и анализа данных решающую роль играют методы выбора признаков и уменьшения размерности. Эти методы направлены на повышение производительности моделей за счет выбора соответствующих функций и уменьшения количества измерений в наборе данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы выбора признаков и уменьшения размерности, а также обсудим их важность для повышения эффективности и действенности анализа данных. Мы также предоставим примеры кода,..
Выбор функций в машинном обучении: мотивация
Выбор функций в машинном обучении: мотивация
Эта короткая статья является первой из серии, в которой объясняются методы выбора признаков. Я начал с дружеского вступления и представил веские причины, лежащие в основе процесса выбора функций. В следующих статьях я подробно расскажу о каждом методе выбора признаков.
Выбор признаков — это процесс выбора подмножества соответствующих признаков (переменных, предикторов) из общего числа признаков уровня в наборе данных для построения..
Характеристики хорошей функции
"Секреты и уловки"
Характеристики хорошей функции
Почему предсказательная сила — это еще не все при выборе функций модели
В страховании поведение претензий в прошлом очень хорошо предсказывает поведение претензий в будущем. Это может быть единственный наиболее предсказуемый источник информации, используемый для определения того, подаст ли клиент претензию. Однако, если бы мы построили модель, используя только историю претензий, это было бы не очень хорошо. Как правило,..
Использование оператора Execute Python для расчета важности функций в RapidMiner Studio
Важность выбора функции
В машинном обучении одним из основных компонентов предварительной обработки данных является выбор признаков. Каждый столбец в наборе данных, который передается в нашу модель машинного обучения, называется функцией, также известной как переменная или атрибут. Если мы используем слишком много функций для обучения модели, модель может учиться на неважных шаблонах. Процесс выбора наиболее важных функций для разработки прогностической модели называется выбором..
Выбор функций с помощью Lasso в Python
Лассо — это ограничение регуляризации, введенное в целевую функцию линейных моделей, чтобы предотвратить подгонку модели прогнозирования к данным. Название Lasso расшифровывается как Least Absolute Shrinkage and Selection Operator.
Оказывается, регуляризация Лассо позволяет обнулять некоторые коэффициенты. Это означает, что Lasso можно использовать для выбора переменных в машине…
Методы выбора функций в машинном обучении.
В области машинного обучения выбор признаков играет решающую роль в повышении производительности модели, снижении вычислительной сложности и улучшении интерпретируемости. Выбор признаков включает в себя определение наиболее релевантных и информативных признаков из данного набора данных.
Допустим, вы любитель пиццы и хотите создать систему рекомендаций по пицце на базе искусственного интеллекта. У вас есть огромная база данных с тысячами атрибутов, описывающих каждую пиццу, включая..
