В чем заключается задача выделения признаков в машинном обучении?

Задача выделения признаков в машинном обучении заключается в извлечении значимых характеристик из исходных данных для их последующего использования в алгоритмах машинного обучения. ai.mitup.ru

Этот процесс может включать как ручное конструирование признаков на основе экспертных знаний, так и автоматическое извлечение с помощью специальных алгоритмов. ai.mitup.ru Выделенные признаки должны сохранять наиболее важную информацию из исходных данных при существенном снижении их размерности. ai.mitup.ru

Некоторые цели выделения признаков:

• Уменьшение числа ресурсов, требуемых для обработки больших наборов данных. neerc.ifmo.ru Анализ с большим количеством переменных требует большой памяти и вычислительной мощности. ru.wikipedia.org
• Улучшение точности решения. bigdataschool.ru Как правило, исходная выборка всегда содержит много «мусорных данных»: шумов, выбросов, а на реальный результат влияют лишь несколько предикторов. bigdataschool.ru
• Ускорение вычислений. bigdataschool.ru Чем меньше переменных, тем быстрее будут идти расчёты. bigdataschool.ru