Merkmalsauswahl

Definition - Was bedeutet Feature-Auswahl?

Beim maschinellen Lernen besteht die Merkmalsauswahl in der Verwendung spezifischer Variablen oder Datenpunkte, um die Effizienz in dieser Art fortgeschrittener Datenwissenschaft zu maximieren.

Die Merkmalsauswahl wird auch als Variablenauswahl, Attributauswahl oder Teilmengenauswahl bezeichnet.

Technische.me erklärt die Funktionsauswahl

Durch die Auswahl von Funktionen können Ingenieure und Datenwissenschaftler einen Großteil des „Rauschens“ in einem bestimmten System ausschalten. Die Verwendung der Funktionsauswahl hilft dabei, redundante oder irrelevante Daten zu verwerfen, und diese Auswahl kann die Ergebnisse des maschinellen Lernens verbessern. In einem Meeresbiologieprojekt könnten Forscher beispielsweise die Merkmalsauswahl verwenden, um nur bestimmte Klassifizierungsinformationen zu einer oder mehreren untersuchten Arten auszuwählen und andere Daten zu eliminieren, die für das Projekt nicht von zentraler Bedeutung sind.

Die Auswahl der Funktionen kann mit verschiedenen Arten von Werkzeugen erfolgen, einschließlich Weka, Scikit-learn und R. Dies kann dazu beitragen, genauere Modelle zu erstellen und allgemein maschinelle Lernprozesse zu verbessern. Ingenieure müssen mit Funktionsauswahl- und Trainingsdaten arbeiten, um Überanpassungen und andere Probleme zu vermeiden. Die Auswahl von Features hilft Teams auch dabei, den „Fluch der Dimensionalität“ zu vermeiden, der eine Abkürzung für bestimmte Arten von Datenproblemen bei komplexen Rechenvorgängen darstellt.