मशीन लर्निंग में फीचर रिडक्शन क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

उपयोग करने का उद्देश्य सुविधा में कमी करने के लिए है कम करना की संख्या विशेषताएं (या चर) जिसे कंप्यूटर को अपना कार्य करने के लिए संसाधित करना चाहिए। सुविधा में कमी आयामों की संख्या को कम करने के लिए उपयोग किया जाता है, जिससे डेटा कम विरल और अधिक सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है मशीन लर्निंग अनुप्रयोग।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि मशीन लर्निंग में आयाम में कमी क्या है?

आंकड़ों में, मशीन लर्निंग , और सूचना सिद्धांत, आयामी कमी या आयाम में कमी की प्रक्रिया है कमी प्रमुख चर का एक सेट प्राप्त करके विचाराधीन यादृच्छिक चर की संख्या। दृष्टिकोण को फीचर चयन और फीचर निष्कर्षण में विभाजित किया जा सकता है।

कोई यह भी पूछ सकता है कि आयामीता को कम करने के 3 तरीके क्या हैं? 3. सामान्य आयामी कमी तकनीक

• 3.1 गुम मूल्य अनुपात। मान लीजिए कि आपको एक डेटासेट दिया गया है।
• 3.2 कम प्रसरण फ़िल्टर।
• 3.3 उच्च सहसंबंध फ़िल्टर।
• 3.4 यादृच्छिक वन।
• 3.5 बैकवर्ड फीचर एलिमिनेशन।
• 3.6 अग्रेषित फीचर चयन।
• 3.7 कारक विश्लेषण।
• 3.8 प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए)

उपरोक्त के अलावा, निम्नलिखित में से किसके लिए मशीन लर्निंग में फीचर कमी की आवश्यकता है?

NS मशीन लर्निंग में सुविधा में कमी की आवश्यकता है अप्रासंगिक और बेमानी हैं विशेषताएं , सीमित प्रशिक्षण डेटा, सीमित कम्प्यूटेशनल संसाधन। यह चयन पूरी तरह से स्वचालित है और यह डेटा से उन विशेषताओं का चयन करता है जो भविष्य कहनेवाला मॉडलिंग से संबंधित हैं।

मशीन लर्निंग में फीचर एक्सट्रैक्शन क्या है?

सुविधा निकासी आयामीता में कमी की एक प्रक्रिया है जिसके द्वारा कच्चे डेटा के प्रारंभिक सेट को प्रसंस्करण के लिए अधिक प्रबंधनीय समूहों में घटा दिया जाता है। इन बड़े डेटा सेटों की एक विशेषता बड़ी संख्या में चर हैं जिन्हें संसाधित करने के लिए बहुत सारे कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।