Публикации по теме 'feature-selection'
Введение в методы выбора функций
Выбор функций — важный шаг в машинном обучении и анализе данных. Он включает в себя выбор подмножества соответствующих функций из большего набора доступных функций для повышения производительности модели. В этой статье мы рассмотрим различные методы выбора функций и их применение.
Почему важен выбор функций?
Выбор объектов помогает уменьшить размерность набора данных, что может иметь несколько преимуществ:
Повышение производительности модели. Выбирая только наиболее важные функции,..
Решение проблемы классового дисбаланса — часть 2/4
Предварительная обработка несбалансированных наборов данных с использованием выбора признаков.
Известно, что проблема дисбаланса классов значительно ухудшает эффективность классификации и привлекает все большее внимание исследователей. Выбор признаков (FS) выделяется в литературе как одна из процедур предварительной обработки набора данных, которая улучшает обучение на несбалансированных данных. В этой статье мы решили изучить причины этого, изучив влияние FS на несбалансированные наборы..
Проклятие размерности в машинном обучении
Машинное обучение произвело революцию в различных отраслях, позволив компьютерам учиться на данных и делать точные прогнозы или решения. Одной из ключевых проблем машинного обучения является работа с многомерными данными, широко известная как «проклятие размерности». Это явление создает серьезные проблемы с точки зрения вычислительной сложности, производительности модели и обобщения. В этой статье мы рассмотрим, что такое проклятие размерности, его влияние на алгоритмы машинного обучения и..
Выбор функций в машинном обучении | Важность выбора функций | МЛ
Что такое выбор функций?
Выбор признаков — это процесс выбора подмножества соответствующих признаков (переменных, предикторов) из большего набора потенциальных признаков для использования в построении модели. Выбор признаков — важный аспект машинного обучения, поскольку он может повысить производительность модели за счет уменьшения сложности модели и уменьшения переобучения.
Почему важен выбор функций?
Выбор характеристик важен по нескольким причинам:
Улучшенная..
Какими способами можно реализовать проектирование названия города?
Несколько месяцев назад я работал над созданием системы рекомендаций. При создании набора данных для этого проекта я также подумал об использовании названия города в качестве одной из функций. При поиске статей о том, как указать название города инженера, я не смог найти ни одной. Но после изучения и обращения за помощью я нашел список способов придумать название города.
Ниже приведен список различных способов встраивания названия города в качестве объекта:
найдите lat long,..
Инженер по функциям / выбор функций
Feature Engineer или выбор функций из набора данных — один из наиболее важных процессов при разработке алгоритмов машинного обучения или искусственного интеллекта. Выбор неправильного признака может привести к разрушению, другими словами, к недостаточной или чрезмерной подгонке. Итак, давайте предугадываем решение.
Некоторые из методов заключаются в следующем:
Прямой отбор. Метод прямого отбора представляет собой итеративный процесс, который начинается с отсутствия объектов в наборе..
Объяснение проклятия размерности!!
Проклятие: причинение серьезного вреда чему-либо, в данном случае модели машинного обучения.
Размерность : мера пространственной протяженности, особенно ширины, высоты или длины и т. д. В этом случае количество объектов представляет собой количество измерений. Короче говоря, высокие характеристики наносят вред нашей модели машинного обучения.
Проклятие размерности-
В модели ML, использующей данные высокой размерности, существует оптимальное количество признаков, после которого..
