การลดคุณสมบัติในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

วัตถุประสงค์ของการใช้ การลดคุณสมบัติ คือการ ลด จำนวน คุณสมบัติ (หรือตัวแปร) ที่คอมพิวเตอร์ต้องประมวลผลเพื่อทำหน้าที่ การลดคุณสมบัติ ใช้เพื่อลดจำนวนมิติข้อมูล ทำให้ข้อมูลกระจัดกระจายน้อยลงและมีนัยสำคัญทางสถิติมากขึ้นสำหรับ การเรียนรู้ของเครื่อง แอปพลิเคชัน

ในทำนองเดียวกัน คุณอาจถามว่าการลดขนาดในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

ในสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และทฤษฎีสารสนเทศ การลดมิติ หรือ ลดขนาด เป็นกระบวนการของ ลด จำนวนตัวแปรสุ่มที่อยู่ระหว่างการพิจารณาโดยการหาชุดของตัวแปรหลัก วิธีการสามารถแบ่งออกเป็นการเลือกคุณลักษณะและการแยกคุณลักษณะ

อาจมีคนถามอีกว่า 3 วิธีในการลดมิติคืออะไร? 3. เทคนิคการลดขนาดทั่วไป

• 3.1 อัตราส่วนมูลค่าที่ขาดหายไป สมมติว่าคุณได้รับชุดข้อมูล
• 3.2 ตัวกรองความแปรปรวนต่ำ
• 3.3 ตัวกรองสหสัมพันธ์สูง
• 3.4 ป่าสุ่ม
• 3.5 การกำจัดคุณสมบัติย้อนหลัง
• 3.6 การเลือกคุณสมบัติไปข้างหน้า
• 3.7 การวิเคราะห์ปัจจัย
• 3.8 การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)

นอกเหนือจากข้างต้น ข้อใดต่อไปนี้จำเป็นต้องมีการลดคุณลักษณะในการเรียนรู้ของเครื่อง

NS จำเป็นต้องลดคุณสมบัติในการเรียนรู้ของเครื่อง ไม่เกี่ยวข้องและซ้ำซ้อน คุณสมบัติ , ข้อมูลการฝึกอบรมที่ จำกัด, ทรัพยากรการคำนวณที่ จำกัด การเลือกนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยสมบูรณ์ และจะเลือกแอตทริบิวต์จากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์

การแยกคุณลักษณะในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

การแยกคุณสมบัติ เป็นกระบวนการของการลดขนาดโดยที่ชุดข้อมูลดิบเริ่มต้นถูกลดขนาดลงเป็นกลุ่มที่จัดการได้มากขึ้นสำหรับการประมวลผล ลักษณะของชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้คือตัวแปรจำนวนมากที่ต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณจำนวนมากในการประมวลผล