Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Автоматическое машинное обучение

3 байта добавлено, 00:47, 3 марта 2020
Нет описания правки
<br>
Методы оценки получившихся подмножеств можно разделить на три основные категории.
<br>Первая {{---}} это метод фильтрации, который оценивает каждый признак в соответствии с его дивергенцией или корреляцией, а затем выбирает признаки в соответствии с установленным порогом. Обычно для каждого признака используются такие методы оценки, как <i>дисперсия, коэффициент корреляции и критерий хи-квадрат.</i><br>Вторая {{---}} метод обертки, который классифицирует выборку с выбранным подмножеством признаков, после чего точность классификации используется в качестве меры для измерения качества подмножества признаков.<br>Третий {{---}} это embedded-метод, в котором выбор осуществляется в процессе обучения. Пример embedded-методов - <i>регуляризация и дерево принятия решений.</i>
84
правки

Навигация