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- ¿Qué es la selección de características incrustadas??
- ¿Cuáles son los tres tipos de métodos de selección de características??
- ¿Qué es el método incrustado en ML??
¿Qué es la selección de características incrustadas??
En un método integrado, la selección de características está integrada o integrada en el algoritmo del clasificador. Durante el paso de entrenamiento, el clasificador ajusta sus parámetros internos y determina los pesos/importancia apropiados dados para cada característica para producir la mejor precisión de clasificación.
¿Cuáles son los tres tipos de métodos de selección de características??
Descripción general. Hay tres tipos de selección de características: métodos de envoltura (selección hacia adelante, hacia atrás y paso a paso), métodos de filtro (ANOVA, correlación de Pearson, umbral de varianza) y métodos integrados (Lasso, cresta, árbol de decisión).
¿Qué es el método incrustado en ML??
Los métodos integrados combinan las cualidades de los métodos de filtro y envoltorio. Está implementado por algoritmos que tienen sus propios métodos de selección de características incorporadas. Algunos de los ejemplos más populares de estos métodos son la regresión de lazo y la cresta que tienen funciones de penalización incorporadas para reducir el sobreajuste.
