Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Özellik seçim stratejileri, makine öğrenimi modellerinde daha doğru ve verimli sonuçlar elde etmek için ilgili özelliklerin alt kümesini belirleme ve seçme sürecidir 23. İşte bazı yaygın özellik seçim stratejileri:
- Filtre Yöntemleri: Özelliklerin modelden bağımsız olarak değerlendirilmesi ve seçilmesini içerir 24. Bu yöntemler arasında korelasyon analizi, Chi-square testi ve bilgi kazancı gibi teknikler bulunur 24.
- Sarmalayıcı Yöntemler: Özellik alt kümelerinin bir model üzerinde test edilmesiyle çalışır 24. İleri seçim (forward selection) ve geri eleme (backward elimination) gibi yöntemler bu kategoriye girer 24.
- Gömülü Yöntemler: Model eğitimi sırasında özellik seçimini gerçekleştirir 23. Karar ağaçları ve Lasso regresyonu gibi modeller, önem derecesine göre özellik seçimi yapabilir 23.
Ayrıca, veri analizi ve geri bildirim toplama da özellik seçim stratejilerinin önemli bileşenleridir 1.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: