Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
L1-регуляризация (Lasso)
Техника регуляризации, которая штрафует сумму абсолютных значений коэффициентов, заставляя некоторые из них стать нулевыми для автоматического выбора релевантных переменных.
Важность признаков на основе деревьев
Метод оценки важности признаков по их вкладу в снижение нечистоты (Джини или энтропия) в деревьях решений и ансамблях, таких как Random Forest.
Последовательный прямой отбор (SFS)
Жадный алгоритм, который итеративно добавляет признак, наибольшим образом улучшающий производительность модели, начиная с пустого набора до достижения желаемого количества переменных.
Последовательный обратный отбор (SBS)
Подход-обёртка, который последовательно исключает признак, удаление которого наименее ухудшает производительность модели, начиная с полного набора переменных.
Отбор признаков на основе корреляции (CFS)
Метод оценки подмножеств признаков по их корреляции с классом и низкой межпеременной корреляции для избежания избыточности.
F-значение ANOVA
Статистический тест, вычисляющий отношение межклассовой дисперсии к внутриклассовой для оценки дискриминирующей способности числовых признаков в задачах классификации.
Алгоритм ReliefF
Алгоритм отбора на основе экземпляров, который обновляет веса признаков в зависимости от их способности различать ближайших соседей одного и разных классов.