MRMR (Maximum Relevance — Minimum Redundancy) yöntemi, özellik seçimi için kullanılan bir algoritmadır 12.
Bu yöntem, hedef değişkenle güçlü bir ilişkiye sahip olan (yüksek alaka düzeyi) ancak diğer öngörücü özelliklerle zayıf bir ilişkiye sahip olan özellikleri tercih eder ve seçer 1.
MRMR algoritması şu şekilde çalışır:
- Tüm öngörücü değişkenlerin alaka düzeyini belirler ve en yüksek alaka düzeyine sahip özelliği seçer 12.
- Kalan özellikler arasında, seçilen özelliklerle olan gereksizliği (redundancy) hesaplar 12.
- Alaka düzeyi ile gereksizliğin farkını veya oranını kullanarak her bir özelliğe bir önem puanı atar ve en yüksek puana sahip özelliği seçer 12.
- Bu işlemi, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrar eder 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: