Глоссарий ИИ

Перекрестие признаков

Техника создания новых признаков путем объединения двух или более существующих признаков для выявления нелинейных зависимостей между переменными.

Генерация полиномиальных признаков

Обнаружение взаимодействий признаков

Алгоритм, автоматически определяющий значимые взаимодействия между признаками для создания релевантных комбинированных переменных.

Ранжирование важности признаков

Алгоритм, автоматически ранжирующий признаки по их предиктивной ценности с использованием метрик, таких как Gini importance или permutation importance.

Автоматизированное извлечение признаков

Техника автоматического преобразования данных высокой размерности в пространство меньшей размерности при сохранении релевантной информации.

Автоматизированное преобразование признаков

Автоматическое применение математических преобразований (log, sqrt, box-cox) к признакам для улучшения их распределения и нормальности.

Автоматизированное масштабирование признаков

Автоматическая нормализация или стандартизация признаков для приведения их к общей шкале, что необходимо для многих алгоритмов машинного обучения.

Автоматизированное кодирование признаков

Автоматическое преобразование категориальных переменных в соответствующие числовые представления, такие как one-hot encoding, target encoding или embeddings.

Автоматическая дискретизация признаков

Процесс автоматического преобразования непрерывных переменных в дискретные интервалы с использованием методов, таких как биннинг одинаковой ширины или одинаковой частоты.

Автоматическая агрегация признаков

Автоматическое создание агрегированных признаков (среднее, сумма, максимум) из групп данных для получения статистической информации.

Автоматическое создание признаков из текста

Автоматическое извлечение признаков из текстовых данных, включая TF-IDF, n-граммы, семантические вложения и лингвистические метрики.

Исследование пространства признаков

Систематическое и автоматическое исследование пространства возможных признаков для выявления оптимальных преобразований.

Автоматическая обрезка признаков

Автоматическое удаление избыточных или малоинформативных признаков для снижения сложности модели и предотвращения переобучения.

Создание признаков с помощью глубокого обучения

Использование глубоких нейронных сетей для автоматического обучения иерархических и абстрактных представлений признаков.

Генетическое создание признаков

Применение генетических алгоритмов для автоматической эволюции и оптимизации наборов признаков на протяжении нескольких поколений.

Мета-создание признаков

Автоматическое создание мета-признаков, описывающих статистические и структурные свойства исходных данных.