Inhoudsopgave:
Definitie - Wat betekent functieselectie?
Bij machine learning is functieselectie het gebruik van specifieke variabelen of gegevenspunten om de efficiëntie in dit type geavanceerde gegevenswetenschap te maximaliseren.
Functieselectie wordt ook wel variabele selectie, kenmerkselectie of subsetselectie genoemd.
Techopedia legt functieselectie uit
Met functieselectie kunnen ingenieurs en datawetenschappers veel van de "ruis" in een bepaald systeem afweren. Het gebruik van functieselectie helpt overbodige of irrelevante gegevens te verwijderen en deze ruiming kan de leerresultaten van de machine sterker maken. In een marien biologieproject zouden onderzoekers bijvoorbeeld kenmerkselectie kunnen gebruiken om alleen bepaalde classificerende informatie over een of meer onderzochte soorten te selecteren en andere gegevens te verwijderen die niet centraal staan in het project.
Functieselectie kan worden gedaan met verschillende soorten tools, waaronder Weka, Scikit-learn en R. Dit kan helpen bij het maken van meer accurate modellen en in het algemeen het verbeteren van machine-leerprocessen. Ingenieurs moeten werken met functieselectie en trainingsgegevens om overfitting en andere problemen te voorkomen. Functieselectie helpt teams ook om de 'vloek van dimensionaliteit' te voorkomen, wat een afkorting is voor bepaalde soorten gegevensproblemen bij complexe computerbewerkingen.
