Какие существуют методы отбора признаков в условиях высокой размерности данных?

Некоторые методы отбора признаков в условиях высокой размерности данных:

• Методы фильтрации. datacalculus.com Оценивают признаки на основе их статистических свойств, помогают выявить те, которые обладают наибольшей предсказательной силой. datacalculus.com Примеры: корреляция и взаимная информация. datacalculus.com
• Методы-обёртки. datacalculus.com Включают итеративное обучение и оценку моделей. datacalculus.com Тестируют различные комбинации признаков, чтобы определить подмножество, которое обеспечивает наилучшую производительность модели. datacalculus.com Примеры: пошаговый отбор и обратное исключение. datacalculus.com
• Встроенные методы. datacalculus.com Включают отбор признаков в процессе обучения модели. datacalculus.com Такие техники, как регуляризация, помогают автоматически выбирать наиболее релевантные признаки, штрафуя за включение менее важных. datacalculus.com
• Методы с учителем. habr.com Например, Relief, который случайным образом выбирает из датасета образцы и обновляет значимость каждого признака на основе разницы между выбранным экземпляром и двумя ближайшими к нему объектами того же и противоположного классов. habr.com
• Исчерпывающий выбор признаков. proglib.io Суть метода — оценка каждого подмножества функций методом перебора. proglib.io Метод пропускает все возможные комбинации переменных через алгоритм и возвращает наиболее эффективное подмножество. proglib.io

Выбор подходящего метода зависит от задачи и специфики данных. zhanibekov.edu.kz