FunktionsauswahlEs handelt sich um den Prozess der Auswahl von Merkmalsuntermengen, der normalerweise zum gemeinsamen Erstellen von Modellen verwendet wird. Seine Vorteile sind wie folgt:

• Vereinfachen Sie das Modell;
• Verkürzen Sie die Trainingszeit;
• Verbessern Sie die Allgemeingültigkeit und reduzieren Sie Überanpassung

Algorithmen zur Merkmalsauswahl können als eine Kombination aus Suchtechniken und Bewertungsmetriken betrachtet werden, wobei erstere Kandidaten für neue Merkmalsteilmengen liefern und letztere unterschiedliche Merkmalsteilmengen bewerten. Der einfachste Ansatz besteht darin, jede Teilmenge zu testen und diejenige mit der niedrigsten Fehlerrate zu finden. Dieser Algorithmus erfordert einen umfassenden Suchraum. Da es schwierig ist, die Berechnung aller Merkmalssätze abzuschließen, kann nur eine kleine Teilmenge der Merkmale abgedeckt werden, was größere Auswirkungen auf den Algorithmus hat.

Durch verschiedene Bewertungsindikatoren können Merkmalsauswahlalgorithmen in drei Kategorien unterteilt werden: Verpackung, Filterung und Einbettung

Verweise

【1】Merkmalsauswahl (Wikipedia)