Giảm tính năng trong học máy là gì?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Mục đích sử dụng giảm tính năng là để giảm số lượng Tính năng, đặc điểm (hoặc các biến) mà máy tính phải xử lý để thực hiện chức năng của nó. Giảm tính năng được sử dụng để giảm số lượng thứ nguyên, làm cho dữ liệu ít thưa thớt hơn và có ý nghĩa thống kê hơn đối với máy học các ứng dụng.

Tương tự, bạn có thể hỏi, giảm kích thước trong học máy là gì?

Trong thống kê, máy học và lý thuyết thông tin, giảm kích thước hoặc giảm kích thước là quá trình của giảm bớt số lượng các biến ngẫu nhiên đang được xem xét bằng cách thu được một tập hợp các biến chính. Các phương pháp tiếp cận có thể được chia thành lựa chọn đối tượng địa lý và trích xuất đối tượng địa lý.

Người ta cũng có thể hỏi, 3 cách giảm kích thước là gì? 3. Các kỹ thuật giảm kích thước phổ biến

• 3.1 Tỷ lệ giá trị bị thiếu. Giả sử bạn được cung cấp một tập dữ liệu.
• 3.2 Bộ lọc phương sai thấp.
• 3.3 Bộ lọc tương quan cao.
• 3.4 Rừng Ngẫu nhiên.
• 3.5 Loại bỏ tính năng lùi.
• 3.6 Lựa chọn tính năng chuyển tiếp.
• 3.7 Phân tích nhân tố.
• 3.8 Phân tích thành phần chính (PCA)

Ngoài phần trên, điều nào sau đây cần thiết phải giảm bớt tính năng trong học máy?

Các yêu cầu giảm tính năng trong học máy không liên quan và dư thừa Tính năng, đặc điểm , Dữ liệu đào tạo hạn chế, Tài nguyên tính toán hạn chế. Lựa chọn này hoàn toàn tự động và nó chọn các thuộc tính từ dữ liệu có liên quan đến mô hình dự đoán.

Khai thác tính năng trong học máy là gì?

Khai thác tính năng là một quá trình giảm kích thước theo đó tập hợp dữ liệu thô ban đầu được giảm xuống các nhóm dễ quản lý hơn để xử lý. Một đặc điểm của các tập dữ liệu lớn này là một số lượng lớn các biến đòi hỏi nhiều tài nguyên máy tính để xử lý.