Xususiyatlarni tanlash usullari



Download 250,93 Kb.
bet2/5
Sana14.12.2022
Hajmi250,93 Kb.
#885994
1   2   3   4   5
Bog'liq
mustaqil ish

O'rash va filtrlash usullariga bo'linishi mumkin bo'lgan xususiyatlarni tanlash uchun ishlatiladigan mexanizmni ko'rib chiqishning yana bir usuli . Ushbu usullar deyarli har doim nazorat qilinadi va ma'lumotlar to'plamida olingan modelning ishlashi asosida baholanadi.
O'rash xususiyatini tanlash usullari turli xil kiritish funksiyalari to'plamiga ega bo'lgan ko'plab modellarni yaratadi va ishlash ko'rsatkichi bo'yicha eng yaxshi ishlashga olib keladigan modelni tanlaydi. Ushbu usullar o'zgaruvchan turlari bilan bog'liq emas, lekin ular hisoblash qimmat bo'lishi mumkin. RFE o'rash xususiyatini tanlash usulining yaxshi namunasidir.


O'rash usullari model ishlashini maksimal darajada oshiradigan optimal kombinatsiyani topish uchun bashorat qiluvchilarni qo'shadigan va/yoki olib tashlaydigan protseduralar yordamida bir nechta modellarni baholaydi.


Filtr xususiyatini tanlash usullari har bir kirish o'zgaruvchisi va maqsadli o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni baholash uchun statistik usullardan foydalanadi va bu ballar modelda qo'llaniladigan kirish o'zgaruvchilarini tanlash (filtrlash) uchun asos sifatida ishlatiladi.
Filtrlash usullari bashorat qiluvchi modellardan tashqarida bashorat qiluvchilarning dolzarbligini baholaydi va keyinchalik faqat ba'zi bir mezondan o'tgan bashorat qiluvchilarni modellashtiradi.
Va nihoyat, modelni o'rganishning bir qismi sifatida avtomatik ravishda xususiyatlarni tanlashni amalga oshiradigan ba'zi mashina o'rganish algoritmlari mavjud. Biz ushbu usullarni ichki xususiyatlarni tanlash usullari deb atashimiz mumkin .


ba'zi modellarda o'rnatilgan funksiyalar tanlovi mavjud, ya'ni model faqat aniqlikni maksimal darajada oshirishga yordam beruvchi bashorat qiluvchilarni o'z ichiga oladi. Bunday hollarda model ma'lumotlarning qaysi ko'rinishini tanlashi va tanlashi mumkin


Bunga Lasso kabi jazolangan regressiya modellari va qaror daraxtlari, shu jumladan tasodifiy o'rmon kabi qaror daraxtlari ansambllari kabi algoritmlar kiradi.
Ba'zi modellar tabiiy ravishda informatsion bo'lmagan bashoratchilarga chidamli. Daraxt va qoidalarga asoslangan modellar, MARS va lasso, masalan, o'ziga xos xususiyatlarni tanlashni amalga oshiradi.
Xususiyatlarni tanlash, shuningdek, o'lchovlarni qisqartirish texnikasi bilan bog'liq , chunki ikkala usul ham bashoratli modelga kamroq kirish o'zgaruvchilarini qidiradi. Farqi shundaki, xususiyatni tanlash ma'lumotlar to'plamidan saqlash yoki olib tashlash uchun xususiyatlarni tanlaydi, o'lchamlarni kamaytirish esa ma'lumotlarning proektsiyasini yaratadi va natijada mutlaqo yangi kirish xususiyatlari paydo bo'ladi. Shunday qilib, o'lchamlarni qisqartirish xususiyat tanlash turiga emas, balki xususiyat tanlashga alternativadir.
Xususiyatlarni tanlashni quyidagicha umumlashtirishimiz mumkin.


1   2   3   4   5




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish