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- ¿Qué es la selección de características??
- ¿Cuál es el mejor método de selección de características??
- ¿Cuáles son los tres tipos de métodos de selección de características??
- ¿Cómo hacemos la selección de funciones??
¿Qué es la selección de características??
¿Qué es la selección de características?? La selección de características es el método para reducir la variable de entrada a su modelo utilizando solo datos relevantes y eliminar el ruido en los datos. Es el proceso de elegir automáticamente las características relevantes para su modelo de aprendizaje automático basado en el tipo de problema que está tratando de resolver.
¿Cuál es el mejor método de selección de características??
El puntaje de Fisher es una de las populares técnicas supervisadas de selección de características. Devuelve el rango de la variable en los criterios de Fisher en orden descendente. Entonces podemos seleccionar las variables con una gran puntuación de Fisher.
¿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).
¿Cómo hacemos la selección de funciones??
El proceso de selección de características se basa en un algoritmo específico de aprendizaje automático que estamos tratando de encajar en un conjunto de datos determinado. Sigue un enfoque de búsqueda codicioso al evaluar todas las combinaciones posibles de características contra el criterio de evaluación.
