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

• Анализ основных компонентов (PCA). 1 Метод получения важных переменных из большого набора переменных в наборе данных. 1 Стремится определить направление максимального изменения (разброса) данных. 1
• Методы фильтрации. 2 Выбирают внутренние свойства признаков, быстрее и менее затратны с точки зрения вычислений, чем методы-обёртки. 2 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. 2
• Обёрточные методы. 3 Используют алгоритм (классификатор или регрессор) для оценки качества получаемого подмножества признаков и алгоритмы дискретной оптимизации для поиска оптимального подмножества признаков. 3 Оберточные методы учитывают зависимости между признаками и показывают большую точность, но вычисления занимают длительное время, и повышается риск переобучения. 3
• TF-IDF. 4 Один из наиболее распространённых и мощных методов для извлечения признаков из текстовых данных. 4 Вычисляет важность каждого слова в документе относительно количества его употреблений в данном документе и во всей коллекции текстов. 4

Выбор метода зависит от конкретной задачи и характеристик данных. 4