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Definition - Was bedeutet Featureauswahl?
Beim maschinellen Lernen besteht die Featureauswahl in der Verwendung bestimmter Variablen oder Datenpunkte, um die Effizienz in dieser Art fortgeschrittener Datenwissenschaft zu maximieren.
Die Featureauswahl wird auch als Variablenauswahl, Attributauswahl oder Teilmengenauswahl bezeichnet.
Techopedia erklärt die Funktionsauswahl
Mit der Funktionsauswahl können Ingenieure und Datenwissenschaftler einen Großteil des „Rauschens“ in einem bestimmten System ausschalten. Die Verwendung der Featureauswahl hilft dabei, redundante oder irrelevante Daten zu verwerfen. Durch diese Auswahl können die Ergebnisse des maschinellen Lernens gestärkt werden. Beispielsweise könnten Forscher in einem Meeresbiologieprojekt mithilfe der Merkmalsauswahl nur bestimmte klassifizierende Informationen zu einer oder mehreren untersuchten Arten auswählen und andere Daten entfernen, die für das Projekt nicht von zentraler Bedeutung sind.
Die Funktionsauswahl kann mit verschiedenen Arten von Tools wie Weka, Scikit-Learn und R erfolgen. Dies kann dazu beitragen, genauere Modelle zu erstellen und die maschinellen Lernprozesse im Allgemeinen zu verbessern. Ingenieure müssen mit Funktionsauswahl- und Trainingsdaten arbeiten, um Überanpassungen und andere Probleme zu vermeiden. Mithilfe der Featureauswahl können Teams auch den „Fluch der Dimensionalität“ vermeiden, der für bestimmte Arten von Datenproblemen bei komplexen Rechenoperationen eine Abkürzung darstellt.
