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Definizione: cosa significa Selezione funzionalità?
Nell'apprendimento automatico, la selezione delle funzionalità è l'uso di variabili o punti dati specifici per massimizzare l'efficienza in questo tipo di scienza avanzata dei dati.
La selezione delle funzioni è anche nota come selezione delle variabili, selezione degli attributi o selezione del sottoinsieme.
Techopedia spiega la selezione delle funzioni
Con la selezione delle funzionalità, ingegneri e data scientist sono in grado di eliminare gran parte del "rumore" in un determinato sistema. L'uso della selezione delle funzioni aiuta a scartare i dati ridondanti o irrilevanti e questa selezione può rendere più forti i risultati dell'apprendimento automatico. Ad esempio, in un progetto di biologia marina, i ricercatori potrebbero utilizzare la selezione delle caratteristiche per selezionare solo determinate informazioni di classificazione su una o più specie esaminate ed eliminare altri dati non centrali per il progetto.
La selezione delle funzioni può essere effettuata con vari tipi di strumenti tra cui Weka, Scikit-learn e R. Questo può aiutare a creare modelli più accurati e generalmente migliorare i processi di apprendimento automatico. Gli ingegneri devono lavorare con la selezione delle funzionalità e i dati di addestramento per evitare un eccesso di adattamento e altri problemi. La selezione delle funzioni aiuta anche i team a evitare la "maledizione della dimensionalità", che è una scorciatoia per alcuni tipi di problemi di dati in complesse operazioni di elaborazione.
