Video: ¿Qué es la reducción de funciones en el aprendizaje automático?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
El propósito de usar reducción de características Es para reducir el número de características (o variables) que la computadora debe procesar para realizar su función. Reducción de características se utiliza para disminuir el número de dimensiones, haciendo que los datos sean menos escasos y más estadísticamente significativos para aprendizaje automático aplicaciones.
Del mismo modo, puede preguntar, ¿qué es la reducción de dimensiones en el aprendizaje automático?
En estadística, aprendizaje automático y teoría de la información, reducción de dimensionalidad o reducción de dimensión es el proceso de reduciendo el número de variables aleatorias consideradas obteniendo un conjunto de variables principales. Los enfoques se pueden dividir en selección de características y extracción de características.
También se puede preguntar, ¿cuáles son las 3 formas de reducir la dimensionalidad? 3. Técnicas comunes de reducción de dimensionalidad
- 3.1 Relación de valor perdido. Suponga que le dan un conjunto de datos.
- 3.2 Filtro de baja varianza.
- 3.3 Filtro de alta correlación.
- 3.4 Bosque aleatorio.
- 3.5 Eliminación de características hacia atrás.
- 3.6 Selección de funciones hacia adelante.
- 3.7 Análisis factorial.
- 3.8 Análisis de componentes principales (PCA)
Además de lo anterior, ¿cuál de las siguientes necesita una reducción de funciones en el aprendizaje automático?
los requiere reducción de funciones en el aprendizaje automático son irrelevantes y redundantes características , Datos de entrenamiento limitados, Recursos computacionales limitados. Esta selección es completamente automática y selecciona los atributos de los datos relacionados con el modelado predictivo.
¿Qué es la extracción de características en el aprendizaje automático?
Extracción de características es un proceso de reducción de dimensionalidad mediante el cual un conjunto inicial de datos brutos se reduce a grupos más manejables para su procesamiento. Una característica de estos grandes conjuntos de datos es una gran cantidad de variables que requieren una gran cantidad de recursos informáticos para procesar.
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