MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) algoritması, makine öğrenimi modellerinde özellik seçimi için kullanılan bir yöntemdir 12.
MRMR algoritmasının çalışma prensibi:
- Alaka (Relevance): Her bir özelliğin hedef değişkenle olan korelasyonunu belirler 12. Sürekli değişkenler için F-statistic, kategorik değişkenler için ise mutual information kullanılır 12.
- Gereksizlik (Redundancy): Özelliklerin birbirleriyle olan bağımlılığını ölçer 12. Sürekli değişkenler için Pearson korelasyon katsayısı, kategorik değişkenler için ise mutual information kullanılır 12.
- Seçim: Alaka ve gereksizlik değerleri kullanılarak, en yüksek öneme sahip özellik seçilir 12. Bu işlem, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrarlanır 1.
MRMR algoritması, doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri tespit etmede etkilidir ve daha basit, daha yorumlanabilir modeller oluşturmayı sağlar 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: