Howtosignalprocessing
- Apakah ciri berlebihan dalam pembelajaran mesin?
- Apa yang dimaksudkan dengan ciri -ciri yang berlebihan?
- Adakah ciri berlebihan mempengaruhi prestasi pengelas?
- Kriteria apa yang digunakan untuk mengenal pasti ciri -ciri yang boleh menjadi berlebihan?
Apakah ciri berlebihan dalam pembelajaran mesin?
Ciri -ciri berlebihan melambatkan proses latihan
Semakin banyak ciri yang anda miliki, semakin perlahan pengiraan. Walau bagaimanapun, terdapat satu lagi faktor tersembunyi yang melambatkan latihan dengan ketara. Mempunyai ciri-ciri berkorelasi dalam set latihan menjadikan landskap kehilangan tidak berhawa dingin (definisi kemudian).
Apa yang dimaksudkan dengan ciri -ciri yang berlebihan?
Ciri -ciri yang berlebihan adalah yang dikaitkan dengan ciri -ciri lain dan tidak relevan dalam erti kata bahawa mereka tidak meningkatkan keupayaan diskriminasi satu set ciri.
Adakah ciri berlebihan mempengaruhi prestasi pengelas?
Kerana terdapat banyak ciri yang tidak relevan dan berlebihan dalam data dimensi tinggi, ciri-ciri ini bukan sahaja membawa kepada kerumitan pengiraan yang lebih tinggi tetapi juga mengurangkan ketepatan dan kecekapan kaedah klasifikasi.
Kriteria apa yang digunakan untuk mengenal pasti ciri -ciri yang boleh menjadi berlebihan?
Sebagai contoh, jika dua ciri x1, X2 sangat berkorelasi, maka kedua -dua ciri menjadi ciri berlebihan kerana mereka mempunyai maklumat yang sama dari segi ukuran korelasi. Dengan kata lain, langkah korelasi menyediakan persatuan statistik antara mana -mana sepasang ciri.
