Исаев И.В. - Машинное обучение в физике - 4. Отбор и преобразование входных признаков
Последовательный отбор признаков для модели машинного обучения
Как известно, некоторые признаки, характеризующие объекты в моделях машинного обучения могут оказаться фиктивными или избыточными. Соответственно, их включение в пайплайн может привести к снижению качества прогнозов. Рассмотрим, один из популярных способов оптимизации набора признаков, который заключается в формировании их множества путем последовательного добавления по одному наиболее эффективному.
То есть сначала работа модели тестируется на каждом отдельном признаке и выбирается максимизирующий...
7 удивительных способов использовать автоэнкодеры для улучшения качества моделей машинного обучения: практическое руководство для специалистов
Хотите узнать, как автоэнкодеры помогают в отборе признаков? Откройте для себя их эффективность и применение в машинном обучении! В мире машинного обучения и искусственного интеллекта одна из ключевых задач заключается в выборе наиболее релевантных и информативных признаков (фич) из большого набора данных. Это особенно важно для борьбы с проблемой «проклятия размерности» (curse of dimensionality), когда высокомерные данные могут существенно увеличить время вычислений и потребление ресурсов. Одним...