Зміст:
Визначення - Що означає вибір функції?
У машинному навчанні вибір функцій - це використання конкретних змінних чи точок даних для досягнення максимальної ефективності в цьому типі передових наукових даних.
Вибір функцій також відомий як вибір змінних, вибір атрибутів або вибір підмножини.
Техопедія пояснює вибір функції
Завдяки вибору функцій, інженери та вчені з даних можуть виправити багато "шуму" в даній системі. Використання вибору функцій допомагає відкинути зайві або нерелевантні дані, а такий відкид може посилити результати машинного навчання. Наприклад, у проекті з морської біології дослідники можуть використовувати підбір особливостей лише для вибору певної класифікуючої інформації щодо одного або декількох обстежуваних видів та усунення інших даних, які не є центральними для проекту.
Вибір можливостей можна здійснити за допомогою різних інструментів, включаючи Weka, Scikit-learn та R. Це може допомогти створити більш точні моделі та в цілому покращити процеси машинного навчання. Інженерам доводиться працювати з даними щодо вибору функцій та навчальних даних, щоб запобігти навантаженню та інших проблем. Вибір функцій також допомагає командам уникнути "прокляття розмірності", що є скороченням для певних типів проблем з даними в складних обчислювальних операціях.
