В чем разница между методами выбора признаков в машинном обучении?

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

1. 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 Методы фильтрации работают быстро и требуют меньше вычислительных ресурсов, но рассматривают каждый признак изолированно. bigdataschool.ru www.pvsm.ru
2. Оберточные методы — поисковые алгоритмы, которые рассматривают предикторы как входы, а эффективность модели — как выходы, которые должны быть оптимизированы. bigdataschool.ru Классификатор запускается на разных подмножествах признаков исходной тренировочной выборки. bigdataschool.ru Оберточные методы учитывают взаимосвязи между признаками, но требуют большего количества времени, чем фильтрация. bigdataschool.ru
3. Встроенные методы не разделяют отбор признаков и обучение классификатора, а выделяют предикторы во время процесса расчёта модели. bigdataschool.ru Эти алгоритмы требуют меньше вычислений, чем оберточные методы, но больше, чем фильтрация. bigdataschool.ru Основным методом этой категории является регуляризация — добавление дополнительных ограничений (штрафов) к условиям задачи, чтобы построить алгоритм, минимизирующий ошибку и количество используемых переменных. bigdataschool.ru

Выбор метода зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.