फीचर चयन

लेखक: Roger Morrison
निर्माण की तारीख: 24 सितंबर 2021
डेट अपडेट करें: 21 जून 2024
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मशीन लर्निंग में फ़ीचर चयन | उदाहरण के साथ फ़ीचर चयन तकनीक | सरल सीखना
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विषय

परिभाषा - फीचर चयन का क्या अर्थ है?

मशीन लर्निंग में, सुविधा चयन इस प्रकार के उन्नत डेटा विज्ञान में दक्षता को अधिकतम करने के लिए विशिष्ट चर या डेटा बिंदुओं का उपयोग है।


सुविधा चयन को चर चयन, विशेषता चयन या सबसेट चयन के रूप में भी जाना जाता है।

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Techopedia फीचर चयन की व्याख्या करता है

सुविधा चयन के साथ, इंजीनियर और डेटा वैज्ञानिक किसी दिए गए सिस्टम में बहुत सारे "शोर" को ट्यून करने में सक्षम हैं। सुविधा चयन का उपयोग अनावश्यक या अप्रासंगिक डेटा को छोड़ने में मदद करता है, और यह पुलिंग मशीन सीखने के परिणामों को मजबूत बना सकती है। उदाहरण के लिए, एक समुद्री जीव विज्ञान परियोजना में, शोधकर्ता चयन का उपयोग केवल एक या अधिक सर्वेक्षण की गई प्रजातियों पर कुछ वर्गीकृत जानकारी का चयन करने के लिए कर सकते हैं, और अन्य डेटा को समाप्त कर सकते हैं जो परियोजना के लिए केंद्रीय नहीं है।

फ़ीचर का चयन विभिन्न प्रकार के उपकरणों के साथ किया जा सकता है जिसमें वेका, स्किकिट-लर्न और आर शामिल हैं। यह अधिक सटीक मॉडल बनाने में मदद कर सकता है, और आमतौर पर मशीन सीखने की प्रक्रियाओं में सुधार करता है। इंजीनियरों को ओवरफिटिंग और अन्य समस्याओं को रोकने के लिए फीचर चयन और प्रशिक्षण डेटा के साथ काम करना पड़ता है। फ़ीचर चयन भी टीमों को "आयामीता के अभिशाप" से बचने में मदद करता है, जो जटिल कंप्यूटिंग ऑपरेशनों में कुछ प्रकार की डेटा समस्याओं के लिए आशुलिपि है।