Какие методы используются для извлечения признаков из сложных данных?

Некоторые методы, которые используются для извлечения признаков из сложных данных:

• Анализ основных компонентов (PCA). www.analyticsvidhya.com Метод получения важных переменных из большого набора переменных в наборе данных. www.analyticsvidhya.com Стремится определить направление максимального изменения (разброса) данных. www.analyticsvidhya.com
• Методы фильтрации. proglib.io Выбирают внутренние свойства признаков, быстрее и менее затратны с точки зрения вычислений, чем методы-обёртки. proglib.io Например, сбор информации (Information Gain, IG) вычисляет уменьшение энтропии в результате преобразования набора данных и используется для отбора признаков путём оценки информационного прироста каждой переменной в контексте целевой переменной. proglib.io
• Обёрточные методы. neerc.ifmo.ru Используют алгоритм (классификатор или регрессор) для оценки качества получаемого подмножества признаков и алгоритмы дискретной оптимизации для поиска оптимального подмножества признаков. neerc.ifmo.ru Оберточные методы учитывают зависимости между признаками и показывают большую точность, но вычисления занимают длительное время, и повышается риск переобучения. neerc.ifmo.ru
• TF-IDF. habr.com Один из наиболее распространённых и мощных методов для извлечения признаков из текстовых данных. habr.com Вычисляет важность каждого слова в документе относительно количества его употреблений в данном документе и во всей коллекции текстов. habr.com

Выбор метода зависит от конкретной задачи и характеристик данных. habr.com