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定義-機能選択とはどういう意味ですか？
機械学習では、特徴選択は特定の変数またはデータポイントを使用して、このタイプの高度なデータサイエンスの効率を最大化します。
機能選択は、変数選択、属性選択、またはサブセット選択とも呼ばれます。
Techopediaは機能の選択について説明します
機能の選択により、エンジニアとデータサイエンティストは、特定のシステムの多くの「ノイズ」を調整できます。 機能選択を使用すると、冗長なデータや無関係なデータを破棄するのに役立ちます。このカリングにより、機械学習の結果がより強力になります。 たとえば、海洋生物学プロジェクトでは、研究者は機能選択を使用して、調査対象の1つ以上の種に関する特定の分類情報のみを選択し、プロジェクトの中心ではない他のデータを削除できます。
機能の選択は、Weka、Scikit-learn、Rなどのさまざまなタイプのツールを使用して実行できます。これにより、より正確なモデルを作成し、一般に機械学習プロセスを改善できます。 エンジニアは、機能の選択とトレーニングデータを使用して、過剰適合やその他の問題を防止する必要があります。 機能の選択は、チームが複雑なコンピューティング操作における特定の種類のデータの問題の速記である「次元の呪い」を回避するのにも役立ちます。
