特征选取概念
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特征选择也称特征子集选择,或属性选择。是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化,是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。对于一个学习算法来说,好的学习样本是训练模型的关键。
此外,需要区分特征选择与特征提取。特征提取是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集,也指计算得到某个特征的算法。
特征选择过程一般包括产生过程,评价函数,停止准则,验证过程,这4个部分。
此外,需要区分特征选择与特征提取。特征提取是指利用已有的特征计算出一个抽象程度更高的特征集,也指计算得到某个特征的算法。
特征选择过程一般包括产生过程,评价函数,停止准则,验证过程,这4个部分。
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