Разница между методами выбора признаков в машинном обучении заключается в следующем:

1. Методы фильтрации основаны на теории вероятностей и статистических подходах. 2 Они позволяют ранжировать признаки по значимости, оценив степень корреляции каждого из них с целевой переменной. 2 Методы фильтрации работают быстро и требуют меньше вычислительных ресурсов, но рассматривают каждый признак изолированно. 24
2. Оберточные методы — поисковые алгоритмы, которые рассматривают предикторы как входы, а эффективность модели — как выходы, которые должны быть оптимизированы. 2 Классификатор запускается на разных подмножествах признаков исходной тренировочной выборки. 2 Оберточные методы учитывают взаимосвязи между признаками, но требуют большего количества времени, чем фильтрация. 2
3. Встроенные методы не разделяют отбор признаков и обучение классификатора, а выделяют предикторы во время процесса расчёта модели. 2 Эти алгоритмы требуют меньше вычислений, чем оберточные методы, но больше, чем фильтрация. 2 Основным методом этой категории является регуляризация — добавление дополнительных ограничений (штрафов) к условиям задачи, чтобы построить алгоритм, минимизирующий ошибку и количество используемых переменных. 2

Выбор метода зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.