Makine öğreniminde özellik azaltma nedir?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

kullanma amacı özellik azaltma için azaltmak sayısı özellikleri (veya değişkenler) bilgisayarın işlevini yerine getirmek için işlemesi gerekir. Özellik azaltma boyutların sayısını azaltmak, verileri daha az seyrek ve istatistiksel olarak daha anlamlı hale getirmek için kullanılır. makine öğrenme uygulamalar.

Benzer şekilde, makine öğreniminde boyut küçültme nedir diye sorabilirsiniz.

İstatistikte, makine öğrenme ve bilgi teorisi, Boyutsal küçülme veya boyut küçültme sürecidir azaltmak bir dizi temel değişken elde ederek, ele alınan rastgele değişkenlerin sayısı. Yaklaşımlar öznitelik seçimi ve öznitelik çıkarımı olarak ikiye ayrılabilir.

Ayrıca boyutsallığı azaltmanın 3 yolu nedir diye sorulabilir. 3. Ortak Boyut Azaltma Teknikleri

• 3.1 Eksik Değer Oranı. Size bir veri kümesi verildiğini varsayalım.
• 3.2 Düşük Varyans Filtresi.
• 3.3 Yüksek Korelasyon filtresi.
• 3.4 Rastgele Orman.
• 3.5 Geriye Yönelik Özellik Eliminasyonu.
• 3.6 İleri Özellik Seçimi.
• 3.7 Faktör Analizi.
• 3.8 Temel Bileşen Analizi (PCA)

Yukarıdakilerin yanı sıra, aşağıdakilerden hangisi makine öğreniminde özellik azaltmayı gerektirir?

NS makine öğreniminde özellik azaltmayı gerektirir alakasız ve gereksiz özellikleri , Sınırlı eğitim verileri, Sınırlı hesaplama kaynakları. Bu seçim tamamen otomatiktir ve tahmine dayalı modelleme ile ilgili verilerden öznitelikleri seçer.

Makine öğreniminde özellik çıkarma nedir?

Özellik çıkarma bir ilk ham veri setinin işlenmek üzere daha yönetilebilir gruplara indirgendiği bir boyutsallık azaltma sürecidir. Bu büyük veri kümelerinin bir özelliği, işlenmesi için çok fazla bilgi işlem kaynağı gerektiren çok sayıda değişkendir.