Spisu treści:
Definicja - Co oznacza wybór funkcji?
W uczeniu maszynowym wybór funkcji polega na użyciu określonych zmiennych lub punktów danych w celu zmaksymalizowania wydajności w tego rodzaju zaawansowanej analizie danych.
Wybór funkcji jest również znany jako wybór zmiennych, wybór atrybutów lub wybór podzbiorów.
Techopedia wyjaśnia wybór funkcji
Dzięki możliwości wyboru funkcji inżynierowie i naukowcy są w stanie wyeliminować wiele „szumów” w danym systemie. Korzystanie z wyboru funkcji pomaga odrzucić zbędne lub nieistotne dane, a to utrwalenie może wzmocnić wyniki uczenia maszynowego. Na przykład w projekcie dotyczącym biologii morskiej badacze mogliby użyć funkcji wyboru do wybrania tylko niektórych informacji klasyfikujących na temat jednego lub większej liczby badanych gatunków i wyeliminowania innych danych, które nie są kluczowe dla projektu.
Wyboru funkcji można dokonać za pomocą różnych rodzajów narzędzi, w tym Weka, Scikit-learn i R. Może to pomóc w stworzeniu dokładniejszych modeli i ogólnie usprawnić procesy uczenia maszynowego. Inżynierowie muszą pracować z wyborem funkcji i danymi szkoleniowymi, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu i innym problemom. Wybór funkcji pomaga również zespołom uniknąć „przekleństwa wymiarowości”, które jest skrótem dla niektórych rodzajów problemów z danymi w złożonych operacjach obliczeniowych.
