Another motivation for feature sele

Another motivation for feature selection is that, since our goal is to approximate the underlying
function between the input and the output, it is reasonable and important to ignore those input
features with little effect on the output, so as to keep the size of the approximator model small.
For example, [Akaike, 73] proposed several versions of model selection criteria, which basically are the trade-offs between high accuracy and small model size.

Kết quả (Việt) 1:

Một động lực cho lựa chọn tính năng là, kể từ khi mục tiêu của chúng tôi là để xác định các cơ bảnchức năng giữa các đầu vào và đầu ra, nó là hợp lý và quan trọng để bỏ qua những người đầu vàotính năng với ít ảnh hưởng trên đầu ra, để giữ cho kích thước của mô hình approximator nhỏ.Ví dụ, [Akaike, 73] đề xuất một vài phiên bản của mô hình lựa chọn tiêu chí, mà về cơ bản là thương mại-offs giữa độ chính xác cao và các mô hình nhỏ kích thước.

Kết quả (Việt) 2:

Một động lực để lựa chọn tính năng là, vì mục tiêu của chúng tôi là để gần đúng các cơ
chức năng giữa đầu vào và đầu ra, nó là hợp lý và quan trọng để bỏ qua những đầu vào
các tính năng với ít ảnh hưởng đến đầu ra, để giữ cho kích thước của approximator mô hình nhỏ.
Ví dụ, [Akaike, 73] đề xuất một số phiên bản của tiêu chí lựa chọn mô hình, mà về cơ bản là sự đánh đổi giữa độ chính xác cao và kích thước mô hình nhỏ.