Чем отличаются встроенные методы отбора признаков от фильтрационных?

Встроенные методы отбора признаков отличаются от фильтрационных тем, что первые выполняются в процессе обучения модели, а вторые — независимо от какого-либо алгоритма обучения. dspace.tltsu.ru www.mql5.com

Фильтрационные методы оценивают признаки на основе их статистических свойств. blog.skillfactory.ru Они рассматривают каждый признак изолированно, не учитывая их взаимное влияние друг на друга и на целевую переменную. bigdataschool.ru К таким методам относятся, например, корреляционный анализ, статистические тесты и ранжирование признаков. blog.skillfactory.ru

Встроенные методы не разделяют отбор признаков и обучение классификатора, а выделяют предикторы во время процесса расчёта модели. bigdataschool.ru Эти алгоритмы требуют меньше вычислений, чем обёрточные методы, но больше, чем фильтрация. bigdataschool.ru Основным методом этой категории является регуляризация — добавление дополнительных ограничений (штрафов) к условиям задачи, чтобы построить алгоритм, минимизирующий ошибку и количество используемых переменных. bigdataschool.ru

Таким образом, встроенные методы выполняют отбор признаков как часть обучения модели, в то время как фильтрационные методы оценивают признаки независимо от используемой модели машинного обучения. blog.skillfactory.ru www.mql5.com