ทำความเข้าใจ Blimbing ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
Blimbing เป็นเทคนิคที่ใช้ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเลือกชุดย่อยของคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่กำหนดมากที่สุด เป้าหมายของการ blimming คือการลดมิติของข้อมูลและปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยการกำจัดคุณสมบัติที่มีเสียงดังหรือไม่เกี่ยวข้อง
การ blimming สามารถทำได้โดยใช้วิธีการต่างๆ รวมถึง:
1 การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA): PCA เป็นเทคนิคที่ลดมิติของข้อมูลโดยการฉายภาพลงบนชุดของแกนตั้งฉากที่เรียกว่าส่วนประกอบหลัก ส่วนประกอบหลักสองสามตัวแรกจะจับคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดของข้อมูล และส่วนประกอบที่เหลือสามารถละทิ้งได้
2 การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น (LDA): LDA เป็นเทคนิคที่ช่วยลดมิติของข้อมูลในขณะเดียวกันก็เพิ่มการแยกระหว่างคลาสให้สูงสุด มักใช้ในการแก้ปัญหาการจำแนกประเภท 3. การกำจัดคุณลักษณะแบบเรียกซ้ำ (RFE): RFE เป็นเทคนิคที่จะลบคุณลักษณะที่สำคัญน้อยที่สุดซ้ำๆ จนกว่าจะถึงจำนวนคุณลักษณะที่ระบุ
4 การเลือกคุณลักษณะตามความสัมพันธ์: วิธีการนี้จะเลือกคุณลักษณะที่มีความสัมพันธ์สูงกับตัวแปรเป้าหมาย
5 อัลกอริธึมทางพันธุกรรม: อัลกอริธึมทางพันธุกรรมเป็นเทคนิคการปรับให้เหมาะสมที่สามารถใช้เพื่อเลือกชุดย่อยของคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่กำหนดมากที่สุด
6 Random Forest: Random Forest เป็นวิธีการเรียนรู้แบบ Ensemble ที่สามารถใช้เพื่อเลือกชุดย่อยของคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่กำหนดมากที่สุด
Blimming เป็นเทคนิคอันทรงพลังที่สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยการลดมิติของ ข้อมูลและกำจัดคุณสมบัติที่มีเสียงดังหรือไม่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องประเมินผลลัพธ์ของการ blimming อย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าคุณลักษณะที่เลือกเป็นตัวแทนของรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลอย่างแท้จริง
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
