Как применяются формулы понижения степени в алгоритмах машинного обучения?

Возможно, имелось в виду понижение размерности — метод предварительной обработки данных в машинном обучении, который уменьшает количество признаков в наборе данных. www.ultralytics.com

Суть метода — преобразовать высокоразмерные данные в более низкоразмерное представление, сохранив при этом как можно больше значимой информации. www.ultralytics.com

Некоторые цели применения понижения размерности:

• Сжатие данных. edu.mmcs.sfedu.ru Большая таблица данных может занимать много места на жёстком диске, а уменьшение количества признаков позволяет сократить размер файла с данными. edu.mmcs.sfedu.ru
• Ускорение предсказаний. edu.mmcs.sfedu.ru Если алгоритму предсказания нужно обработать тысячи признаков, это займёт больше времени, чем если он будет обрабатывать десятки признаков. edu.mmcs.sfedu.ru
• Визуализация данных. edu.mmcs.sfedu.ru Если алгоритм понижения размерности составит новую таблицу с двумя столбцами, такие данные будет легко визуализировать. edu.mmcs.sfedu.ru
• Более компактное и «правильное» описание объектов. edu.mmcs.sfedu.ru Новые признаки могут описывать объекты более ёмко, чем исходные, что упростит работу другим алгоритмам. edu.mmcs.sfedu.ru

Существует два основных подхода к уменьшению размерности: отбор признаков и извлечение признаков. www.ultralytics.com

Отбор признаков предполагает выбор подмножества исходных признаков и отбрасывание остальных. www.ultralytics.com При этом не создаются новые признаки, поэтому полученная модель хорошо поддаётся интерпретации. www.ultralytics.com

Извлечение признаков преобразует данные из высокоразмерного пространства в пространство с меньшим числом измерений, создавая новые признаки из комбинаций старых. www.ultralytics.com К популярным методам относится, например, анализ главных компонент (PCA). www.ultralytics.com