• Buradasın

    MRMR yöntemi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance), sınıf etiketleriyle en ilişkili öznitelikleri seçerken aynı zamanda seçilen öznitelikler arasındaki artıklığı ve fazlalığı minimize etmeye çalışan bir filtreleme yöntemidir 4.
    Bu yöntem, makine öğrenmesi algoritmalarının daha hızlı çalışmasını ve daha başarılı sonuçlar elde etmesini sağlar 4.
    MRMR yöntemi, özellikle EKG işaretlerinin sınıflandırılması gibi alanlarda kullanılmaktadır 5.
    MRMR yöntemi ile ilgili daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar incelenebilir:
    • web.itu.edu.tr 4. "MRMR Algoritması Kullanılarak Kararlı Öznitelik Seçimi" başlıklı belge 4.
    • acikerisim.istanbul.edu.tr 5. "Hermite Fonksiyonları, mRMR Yöntemi ve Yapay Sinir Ağları Kullanarak EKG İşaretlerinin Sınıflandırılması" başlıklı çalışma 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. feature-engine.trainindata.com
        1
      2. medium.com
        2
      3. pypi.org
        3
      4. en.wikipedia.org
        4
      5. drgokhanserbes.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    MRMR algoritması nedir?

    MRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance) algoritması, makine öğrenimi modellerinde özellik seçimi için kullanılan bir yöntemdir. MRMR algoritmasının çalışma prensibi: 1. Alaka (Relevance): Her bir özelliğin hedef değişkenle olan korelasyonunu belirler. 2. Gereksizlik (Redundancy): Özelliklerin birbirleriyle olan bağımlılığını ölçer. 3. Seçim: Alaka ve gereksizlik değerleri kullanılarak, en yüksek öneme sahip özellik seçilir. MRMR algoritması, doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkileri tespit etmede etkilidir ve daha basit, daha yorumlanabilir modeller oluşturmayı sağlar.
    5 kaynak