Некоторые методы определения подмножества в современных информационных системах:

• Методы на основе фильтрации. 1 Объекты выбирают на основе их индивидуальных оценок или рейтингов. 1 Для этого устанавливают пороговое значение и выбирают объекты, превышающие это пороговое значение. 1
• Методы на основе оболочки. 1 Для определения оптимального подмножества используют модель машинного обучения с различными подмножествами функций и оценивают их производительность. 1 К этой категории относятся прямой выбор, обратное исключение или рекурсивное исключение функций. 1
• Встроенные методы. 1 Выбор объектов включают как часть процесса обучения модели. 1 Например, алгоритмы Lasso (регуляризация L1) и Ridge (регуляризация L2) автоматически выбирают соответствующие объекты во время обучения модели. 1
• Сегментирование множества данных. 2 Данные разбивают на подмножества на основе информации о факторах, влияющих на диапазоны значений целевых переменных. 2 В результате получается несколько подмножеств, каждое из которых определено исходя из влияния выбранного фактора. 2