Métodos de selección de características

1. ¿Qué son los métodos de selección de características??
2. ¿Cuáles son los tres tipos de métodos de selección de características??
3. ¿De cuántas formas se puede seleccionar una característica??
4. ¿Cuáles son los métodos de filtro en la selección de características??

¿Qué son los métodos de 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.

¿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).

¿De cuántas formas se puede seleccionar una característica??

Construyamos un selector de votación simple que conjunte tres métodos de selección de características diferentes: 1 Un método de filtro basado en la correlación de Pearson. 2 Un método no supervisado basado en la multicolinealidad. 3 Un envoltorio, eliminación de características recursivas.

¿Cuáles son los métodos de filtro en la selección de características??

Los métodos de filtro miden la relevancia de las características por su correlación con la variable dependiente, mientras que los métodos de envoltorio miden la utilidad de un subconjunto de características al entrenar realmente un modelo en ella. Los métodos de filtro son mucho más rápidos en comparación con los métodos de envoltura, ya que no implican capacitar a los modelos.