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- ¿Qué se entiende por selección de características??
- ¿Qué es la selección y el filtrado de características??
- ¿Qué es la selección de características en CNN??
- ¿Cuál es el objetivo de seleccionar características??
¿Qué se entiende por 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.
¿Qué es la selección y el filtrado de características??
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 es la selección de características en CNN??
La selección de características es una técnica importante para mejorar el rendimiento de la red neuronal debido a los atributos redundantes y la cantidad masiva en los conjuntos de datos originales. En este documento, un CNN con dos capas convolucionales seguidas de un abandono, luego dos capas completamente conectadas, está equipado con un algoritmo de selección de características.
¿Cuál es el objetivo de seleccionar características??
El objetivo de la selección de características es eliminar características irrelevantes y/o redundantes y retener solo características relevantes. Las características irrelevantes se pueden eliminar sin afectar el rendimiento del aprendizaje. Las características redundantes son un tipo de características irrelevantes.
