کاهش ویژگی در یادگیری ماشینی چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

هدف از استفاده کاهش ویژگی است به كاهش دادن تعداد امکانات (یا متغیرهایی) که کامپیوتر باید آنها را پردازش کند تا عملکرد خود را انجام دهد. کاهش ویژگی برای کاهش تعداد ابعاد استفاده می شود و داده ها را کمتر پراکنده و از نظر آماری معنی دارتر می کند فراگیری ماشین برنامه های کاربردی.

به طور مشابه، ممکن است بپرسید کاهش ابعاد در یادگیری ماشینی چیست؟

در آمار، فراگیری ماشین و نظریه اطلاعات، کاهش ابعاد یا کاهش ابعاد فرآیند است کاهش می دهد تعداد متغیرهای تصادفی مورد بررسی با به دست آوردن مجموعه ای از متغیرهای اصلی. رویکردها را می توان به انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی تقسیم کرد.

همچنین ممکن است بپرسید که 3 راه برای کاهش ابعاد چیست؟ 3. تکنیک های کاهش ابعاد مشترک

• 3.1 نسبت ارزش گمشده. فرض کنید یک مجموعه داده به شما داده شده است.
• 3.2 فیلتر کم واریانس.
• 3.3 فیلتر همبستگی بالا.
• 3.4 جنگل تصادفی.
• 3.5 حذف ویژگی به عقب.
• 3.6 انتخاب ویژگی به جلو.
• 3.7 تحلیل عاملی.
• 3.8 تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA)

علاوه بر موارد فوق، کدام یک از موارد زیر کاهش ویژگی در یادگیری ماشین را ضروری می کند؟

این کاهش ویژگی در یادگیری ماشین را ضروری می کند بی ربط و زائد هستند امکانات ، داده های آموزشی محدود، منابع محاسباتی محدود. این انتخاب کاملاً خودکار است و ویژگی هایی را از داده های مربوط به مدل سازی پیش بینی انتخاب می کند.

استخراج ویژگی در یادگیری ماشینی چیست؟

استخراج ویژگی فرآیند کاهش ابعاد است که در آن مجموعه اولیه داده های خام به گروه های قابل مدیریت تری برای پردازش کاهش می یابد. ویژگی این مجموعه داده های بزرگ تعداد زیادی متغیر است که برای پردازش به منابع محاسباتی زیادی نیاز دارند.