Plenty of feature selection methods

Plenty of feature selection methods are available in literature due to the availability of data with hundreds of variables leading to data with very high dimension. Feature selection methods provides us a way of reducing computation time, improving prediction performance, and a better understanding of the data in machine learning or pattern recognition applications. In this paper we provide an overview of some of the methods present in literature. The objective is to provide a generic introduction to variable elimination which can be applied to a wide array of machine learning problems. We focus on Filter, Wrapper and Embedded methods. We also apply some of the feature selection techniques on standard datasets to demonstrate the applicability of feature selection techniques.

Kết quả (Việt) 1:

Nhiều tính năng lựa chọn phương pháp có sẵn trong các tài liệu do sự sẵn có của dữ liệu với hàng trăm biến dẫn đến dữ liệu với kích thước rất cao. Tính năng lựa chọn phương pháp cung cấp cho chúng tôi một cách để giảm thời gian tính toán, cải thiện hiệu suất dự đoán, và một sự hiểu biết tốt hơn về các dữ liệu trong máy học tập hoặc mô hình ứng dụng công nhận. Trong bài này, chúng tôi cung cấp một tổng quan về một số trong những phương pháp hiện diện trong văn học. Mục tiêu là cung cấp một giới thiệu chung về loại bỏ biến mà có thể được áp dụng cho một mảng rộng các máy học vấn đề. Chúng tôi tập trung vào phương pháp lọc, Wrapper và nhúng. Chúng tôi cũng áp dụng một số kỹ thuật lựa chọn tính năng trên datasets tiêu chuẩn để chứng minh các ứng dụng của tính năng lựa chọn kỹ thuật.

Kết quả (Việt) 2:

Nhiều phương pháp lựa chọn tính năng có sẵn trong văn học do sự sẵn có của dữ liệu với hàng trăm biến dẫn đến dữ liệu với kích thước rất cao. Phương pháp lựa chọn tính năng cung cấp cho chúng ta một cách để giảm thời gian tính toán, cải thiện hiệu suất dự đoán, và một sự hiểu biết tốt hơn về các dữ liệu trong máy tính học tập hoặc công nhận mô hình ứng dụng. Trong bài báo này, chúng tôi cung cấp một cái nhìn tổng quan của một số các phương pháp hiện nay trong văn học. Mục tiêu là để cung cấp một giới thiệu tổng quát để loại trừ biến mà có thể được áp dụng cho một mảng rộng của các vấn đề máy học. Chúng tôi tập trung vào Filter, Wrapper và phương pháp nhúng. Chúng tôi cũng áp dụng một số kỹ thuật lựa chọn tính năng trên bộ dữ liệu tiêu chuẩn để chứng minh khả năng áp dụng các kỹ thuật lựa chọn tính năng.