В чем разница между методами фильтрации и встроенными методами отбора признаков?

Разница между методами фильтрации и встроенными методами отбора признаков заключается в том, как происходит отбор и обучение признаков. bigdataschool.ru moodle.kstu.ru

Методы фильтрации основаны на теории вероятностей и статистических подходах. bigdataschool.ru Они позволяют ранжировать признаки по значимости, оценив степень корреляции каждого из них с целевой переменной. bigdataschool.ru Затем модель машинного обучения использует только те предикторы, которые соответствуют определённым критериям. bigdataschool.ru

Встроенные методы не разделяют отбор признаков и обучение классификатора, а выделяют предикторы во время процесса расчёта модели. bigdataschool.ru Они явно оптимизируют набор используемых признаков для достижения лучшей точности. www.machinelearning.ru

Некоторые преимущества методов фильтрации: они достаточно быстро работают, имеют низкую стоимость вычислений. bigdataschool.ru moodle.kstu.ru Однако такие методы рассматривают каждый признак изолированно, не учитывая их взаимное влияние друг на друга и на целевую переменную. bigdataschool.ru

Некоторые преимущества встроенных методов: как правило, они находят решения быстрее, избегая переподготовки данных с нуля, при этом пропадает необходимость разделять данные на обучающую и тестовую подвыборку. www.machinelearning.ru Однако науке не известны какие-либо встроенные методы, позволяющие решить все существующие задачи. www.machinelearning.ru