Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Среднее снижение нечистоты (MDI)
Метод оценки важности признаков, который измеряет среднее снижение нечистоты (по Джини или энтропии), обеспечиваемое каждой характеристикой при построении деревьев в ансамблевой модели.
Среднее снижение точности (MDA)
Техника важности перестановками, которая оценивает влияние переменной, измеряя снижение производительности модели, когда значения этой переменной случайно переставляются на тестовом наборе.
Важность по коэффициенту усиления
Мера важности, основанная на коэффициенте информационного усиления, который нормализует информационный выигрыш энтропией характеристики, чтобы штрафовать переменные с большим количеством различных значений.
Важность признаков Out-of-Bag (OOB)
Техника оценки важности, использующая OOB-образцы каждого дерева в случайном лесе, измеряющая увеличение ошибки OOB, когда значения переменной переставляются в этих образцах.
Условная важность перестановки
Вариант важности перестановки, который уважает зависимости между характеристиками, переставляя значения условно по отношению к другим переменным, уменьшая смещение для коррелированных характеристик.
Важность удаления столбца
Метод оценки важности, который измеряет влияние полного удаления характеристики, переобучая модель без этой переменной и сравнивая производительность с полной моделью.
Важность признаков на основе нечистоты
Класс методов оценки важности, основанных на снижении нечистоты узлов при построении деревьев, включая MDI и Важность Джини, но которые могут быть смещены в пользу характеристик с высокой кардинальностью.