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- ¿Qué es la selección de características del filtro??
- Por qué usar la selección de características del método de filtro?
- ¿Qué técnica es mejor para la selección de características??
- ¿Cuáles son los tres tipos de métodos de selección de características??
¿Qué es la selección de características del filtro??
Este componente para la selección de características se llama "basado en filtro" porque utiliza la métrica seleccionada para encontrar atributos irrelevantes. Luego filtra columnas redundantes de su modelo. Elige una sola medida estadística que se adapte a sus datos, y el componente calcula una puntuación para cada columna de características.
Por qué usar la selección de características del método de filtro?
En este método, las características se filtran en función de las características generales (algunas métricas, como la correlación) del conjunto de datos como la correlación con la variable dependiente. El método de filtro se realiza sin ningún modelo predictivo. Es más rápido y, por lo general, el mejor enfoque cuando el número de características es enorme.
¿Qué técnica es mejor para la selección de características??
Puntaje de Fisher:
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).
