Различные способы, которыми мы можем выбрать лучшие функции, чтобы получить оптимальное соответствие между данными и моделью машинного обучения.
Модели машинного обучения могут учиться на данных и делать прогнозы на основе шаблонов и отношений, существующих в данных. Однако не все функции в данных могут быть релевантными или информативными для поставленной задачи. Фактически, включение нерелевантных или избыточных функций может нанести ущерб производительности модели машинного обучения. Таким образом, выбор признаков является важным шагом в процессе машинного обучения, который включает в себя выбор подмножества соответствующих признаков из исходного набора признаков.
В этом блоге мы рассмотрим различные методы выбора признаков, которые можно использовать в машинном обучении.
- Методы фильтрации:
Методы фильтрации используют статистические меры для ранжирования признаков на основе их корреляции с целевой переменной. Эти меры могут включать коэффициент корреляции Пирсона, взаимную информацию и критерий хи-квадрат. После ранжирования функций устанавливается пороговое значение, и выбираются только функции с наивысшим рейтингом. Преимущество методов фильтрации заключается в том, что они эффективны в вычислительном отношении и могут обрабатывать данные высокой размерности. Однако они не учитывают взаимодействия между признаками и не всегда могут выбрать наиболее информативное подмножество признаков.
2. Методы обертки:
Методы-оболочки включают в себя обучение модели машинного обучения с использованием различных подмножеств функций и оценку производительности модели. Выбирается подмножество функций, обеспечивающее наилучшую производительность. Преимущество методов-оболочек в том, что они учитывают взаимодействие между признаками и могут выбрать наиболее информативное подмножество признаков. Однако они могут быть дорогостоящими в вычислительном отношении и могут подгонять модель к обучающим данным.
3. Встроенные методы:
Встроенные методы включают в себя включение выбора признаков в сам алгоритм машинного обучения. Например, методы регуляризации, такие как регрессия Лассо и Риджа, штрафуют коэффициенты признаков, которые менее информативны, эффективно выбирая подмножество признаков. Преимущество встроенных методов заключается в том, что они эффективны в вычислительном отношении и могут привести к более экономичной модели. Однако они не всегда могут выбрать наиболее информативное подмножество признаков.
4. Уменьшение размерности:
Методы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов (PCA) и разложение по сингулярным значениям (SVD), могут использоваться для уменьшения количества функций путем проецирования данных в пространство с меньшим размером. Преимущество уменьшения размерности состоит в том, что оно может упростить модель и уменьшить переоснащение. Однако это также может привести к потере информации и интерпретируемости.
5. Гибридный метод:
Гибридный метод объединяет несколько методов выбора признаков, чтобы преодолеть ограничения отдельных методов. Например, гибридный метод может использовать метод фильтра для уменьшения размерности данных, а затем использовать метод-оболочку для выбора наиболее информативного подмножества признаков. Преимущество гибридных методов заключается в том, что они могут привести к более надежной и точной модели.
В заключение следует отметить, что выбор признаков является важным шагом в процессе машинного обучения, который может повысить производительность и соответствие модели данным. Доступны различные методы выбора признаков, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Выбор метода выделения признаков зависит от конкретной задачи и характеристик данных.
