Video: Apa itu pengurangan fitur dalam pembelajaran mesin?
2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48
Tujuan menggunakan pengurangan fitur adalah untuk mengurangi jumlah fitur (atau variabel) yang harus diproses komputer untuk menjalankan fungsinya. Pengurangan fitur digunakan untuk mengurangi jumlah dimensi, membuat data kurang jarang dan lebih signifikan secara statistik untuk pembelajaran mesin aplikasi.
Demikian pula, Anda mungkin bertanya, apa pengurangan dimensi dalam pembelajaran mesin?
Dalam statistik, pembelajaran mesin , dan teori informasi, pengurangan dimensi atau pengurangan dimensi adalah proses dari mengurangi jumlah variabel acak yang dipertimbangkan dengan memperoleh satu set variabel utama. Pendekatan dapat dibagi menjadi seleksi fitur dan ekstraksi fitur.
Orang mungkin juga bertanya, apa 3 cara untuk mengurangi dimensi? 3. Teknik Pengurangan Dimensi Umum
- 3.1 Rasio Nilai yang Hilang. Misalkan Anda diberi kumpulan data.
- 3.2 Filter Varians Rendah.
- 3.3 Filter Korelasi Tinggi.
- 3.4 Hutan Acak.
- 3.5 Penghapusan Fitur Mundur.
- 3.6 Seleksi Fitur Maju.
- 3.7 Analisis Faktor.
- 3.8 Analisis Komponen Utama (PCA)
Selain di atas, manakah dari berikut ini yang memerlukan pengurangan fitur dalam pembelajaran mesin?
NS memerlukan pengurangan fitur dalam pembelajaran mesin tidak relevan dan berlebihan fitur , Data pelatihan terbatas, Sumber daya komputasi terbatas. Pemilihan ini sepenuhnya otomatis dan memilih atribut dari data yang terkait dengan pemodelan prediktif.
Apa itu ekstraksi fitur dalam pembelajaran mesin?
Ekstraksi fitur adalah proses pengurangan dimensi di mana kumpulan awal data mentah direduksi menjadi kelompok yang lebih mudah dikelola untuk diproses. Karakteristik dari kumpulan data besar ini adalah sejumlah besar variabel yang membutuhkan banyak sumber daya komputasi untuk diproses.
Direkomendasikan:
Apa itu pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan?
Pembelajaran mesin (ML) adalah cabang ilmu yang dikhususkan untuk mempelajari algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa menggunakan instruksi eksplisit, mengandalkan pola dan inferensi sebagai gantinya. Ini dilihat sebagai bagian dari kecerdasan buatan
Apa itu model drift dalam pembelajaran mesin?
Dari Wikipedia, ensiklopedia gratis. Dalam analitik prediktif dan pembelajaran mesin, konsep drift berarti bahwa sifat statistik dari variabel target, yang coba diprediksi oleh model, berubah dari waktu ke waktu dengan cara yang tidak terduga. Ini menyebabkan masalah karena prediksi menjadi kurang akurat seiring berjalannya waktu
Apa itu kerangka kerja dalam pembelajaran mesin?
Apa itu Kerangka Pembelajaran Mesin. Kerangka Pembelajaran Mesin adalah antarmuka, pustaka, atau alat yang memungkinkan pengembang untuk lebih mudah dan cepat membangun model pembelajaran mesin, tanpa masuk ke seluk beluk algoritme yang mendasarinya
Apa itu masalah regresi dalam pembelajaran mesin?
Masalah regresi adalah ketika variabel output adalah nilai nyata atau kontinu, seperti "gaji" atau "bobot". Banyak model yang berbeda dapat digunakan, yang paling sederhana adalah regresi linier. Ia mencoba untuk menyesuaikan data dengan hyper-plane terbaik yang melewati titik-titik
Apa itu Fitur dalam pembelajaran mesin?
Sebagian besar keberhasilan pembelajaran mesin sebenarnya adalah keberhasilan dalam fitur teknik yang dapat dipahami oleh pelajar. Rekayasa fitur adalah proses mengubah data mentah menjadi fitur yang lebih mewakili masalah mendasar ke model prediktif, menghasilkan peningkatan akurasi model pada data yang tidak terlihat