AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
特征选择
自动选择最相关变量以构建最优预测模型的过程，通过降低维度和提高泛化能力来实现。
術語
过滤方法
独立于模型的特征选择技术，在训练前根据统计标准单独评估每个变量。
術語
包装方法
使用预测模型评估特征子集的选择方法，通常更精确但计算密集。
術語
嵌入式方法
将选择和训练结合的策略，其中选择过程直接集成到模型训练算法中。
術語
递归特征消除
迭代算法，通过在每个步骤重新训练模型逐步移除最不重要的特征，直到达到最优变量数量。
術語
互信息
量化两个变量之间统计依赖性的度量，用于评估特征相对于目标变量的相关性。
術語
方差阈值
基本的过滤技术，消除方差低于预定阈值的特征，这些特征被认为信息量较少。
術語
卡方检验
评估分类变量之间独立性的统计检验，用于衡量定性特征相对于目标变量的相关性。
術語
F检验ANOVA
统计检验方法，通过比较组间方差来评估数值特征与分类目标变量之间的关系。
術語
相关系数
统计度量，量化两个变量之间线性关系的强度和方向，用于检测多重共线性。
術語
顺序选择
贪心方法，通过顺序添加（前向）或删除（后向）特征来优化模型的性能指标。
術語
Boruta算法
基于随机森林的包装方法，通过将特征重要性与随机影子变量进行比较来识别所有相关特征。
術語
置换重要性
模型无关技术，通过测量特征值随机置换后性能下降程度来评估特征重要性。
術語
Relief算法
过滤方法，通过评估特征区分不同类别邻近实例的能力来衡量特征相关性。
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