Vidéo: Qu'est-ce que la réduction de fonctionnalités dans l'apprentissage automatique ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Le but d'utiliser réduction des fonctionnalités est de réduire le nombre de caractéristiques (ou variables) que l'ordinateur doit traiter pour remplir sa fonction. Réduction des fonctionnalités est utilisé pour diminuer le nombre de dimensions, rendant les données moins éparses et plus statistiquement significatives pour apprentissage automatique applications.
De même, vous pouvez vous demander, qu'est-ce que la réduction de dimension dans l'apprentissage automatique ?
En statistiques, apprentissage automatique , et la théorie de l'information, réduction de dimensionnalité ou réduction dimensionnelle est le processus de réduire le nombre de variables aléatoires considérées en obtenant un ensemble de variables principales. Les approches peuvent être divisées en sélection de caractéristiques et extraction de caractéristiques.
On peut aussi se demander, quelles sont les 3 manières de réduire la dimensionnalité ? 3. Techniques courantes de réduction de la dimensionnalité
- 3.1 Ratio de valeur manquante. Supposons qu'on vous donne un ensemble de données.
- 3.2 Filtre à faible variance.
- 3.3 Filtre à haute corrélation.
- 3.4 Forêt aléatoire.
- 3.5 Élimination des caractéristiques en amont.
- 3.6 Sélection de la fonction de transfert.
- 3.7 Analyse factorielle.
- 3.8 Analyse en Composantes Principales (ACP)
À côté de ce qui précède, lequel des éléments suivants nécessite une réduction des fonctionnalités dans l'apprentissage automatique ?
Les nécessite une réduction des fonctionnalités dans l'apprentissage automatique ne sont pas pertinents et redondants caractéristiques , Données d'entraînement limitées, Ressources de calcul limitées. Cette sélection est entièrement automatique et elle sélectionne les attributs des données qui sont liés à la modélisation prédictive.
Qu'est-ce que l'extraction de caractéristiques dans l'apprentissage automatique ?
Extraction de caractéristiques est un processus de réduction de la dimensionnalité par lequel un ensemble initial de données brutes est réduit à des groupes plus gérables pour le traitement. Une caractéristique de ces grands ensembles de données est un grand nombre de variables qui nécessitent beaucoup de ressources informatiques à traiter.
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