10,1 тыс подписчиков

🔎 Как найти информативные фичи при работе с данными

Отбор признаков – удаление не информативных признаков из общего набора признаков. Вследствие чего достигается уменьшение времени обучения моделей, повышение точности, а также уменьшение вероятности переобучения.

Выделение признаков – генерация новых признаков на основе имеющихся. Новые признаки полностью описывают исходный набор данных и при этом уменьшают его размерность.

В этой статье я подробно расскажу о задаче отбора признаков. Существует множество методов для решения данной задачи.

▪Читать

@machinelearning

🔎 Как найти информативные фичи при работе с данными Отбор признаков – удаление не информативных признаков из общего набора признаков.

Около минуты

5 марта 2023

158 читали