Разумевање Блимбинг-а у науци о подацима и машинском учењу

Блимбинг је техника која се користи у области науке о подацима и машинског учења за одабир подскупа карактеристика које су најрелевантније за дати проблем. Циљ блимминга је да се смањи димензионалност података и побољша перформансе алгоритама машинског учења елиминисањем бучних или ирелевантних функција.ӕӕБлимирање се може извести помоћу различитих метода, укључујући:ӕӕ1. Анализа главних компоненти (ПЦА): ПЦА је техника која смањује димензионалност података тако што их пројектује на скуп ортогоналних оса које се називају главне компоненте. Првих неколико главних компоненти обухватају најважније карактеристике података, а преостале компоненте се могу одбацити.ӕ2. Линеарна дискриминантна анализа (ЛДА): ЛДА је техника која смањује димензионалност података док истовремено максимизира раздвајање између класа. Често се користи у проблемима класификације.ӕ3. Рекурзивно елиминисање карактеристика (РФЕ): РФЕ је техника која итеративно уклања најмање важне карактеристике док се не достигне одређени број карактеристика.ӕ4. Избор обележја на основу корелације: Овај метод бира карактеристике које су у великој корелацији са циљном променљивом.ӕ5. Генетски алгоритам: Генетски алгоритам је техника оптимизације која се може користити за одабир подскупа карактеристика које су најрелевантније за дати проблем.ӕ6. Случајна шума: Случајна шума је метода учења ансамбла која се може користити за одабир подскупа карактеристика које су најрелевантније за дати проблем.ӕӕБлимовање је моћна техника која може помоћи у побољшању перформанси алгоритама за машинско учење смањењем димензионалности података и елиминисање бучних или небитних карактеристика. Међутим, важно је пажљиво проценити резултате блимминга како би се осигурало да су изабране карактеристике заиста репрезентативне за основне обрасце у подацима.