Q:
యంత్ర అభ్యాసంలో ఫీచర్ ఎంపిక ఎందుకు అంత ముఖ్యమైనది?
A:మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో ఫీచర్ ఎంపిక చాలా ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే ఇది ఇచ్చిన మెషీన్ లెర్నింగ్ సిస్టమ్‌కు అత్యంత సమర్థవంతమైన మరియు ప్రభావవంతమైన వాటికి వేరియబుల్స్ వాడకాన్ని నిర్దేశించడానికి ఒక ప్రాథమిక సాంకేతికతగా పనిచేస్తుంది.
ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఫీచర్ వెలికితీత డైమెన్షియాలిటీ యొక్క శాపాన్ని తగ్గించడానికి లేదా ఓవర్ ఫిట్టింగ్‌తో వ్యవహరించడానికి ఎలా సహాయపడుతుందనే దాని గురించి నిపుణులు మాట్లాడుతారు - అధిక సంక్లిష్టమైన మోడలింగ్ ఆలోచనను పరిష్కరించడానికి ఇవి వేర్వేరు మార్గాలు.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
దీన్ని చెప్పడానికి మరొక మార్గం ఏమిటంటే, మెషీన్ లెర్నింగ్ ట్రైనింగ్ సెట్స్‌లో అత్యంత సంబంధిత మరియు ఉపయోగకరమైన డేటాను మాత్రమే ఉపయోగించుకునే సాధనాలను డెవలపర్‌లకు ఫీచర్ ఎంపిక సహాయపడుతుంది, ఇది ఖర్చులు మరియు డేటా వాల్యూమ్‌ను నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది.
ఒక సంక్లిష్ట ఆకారాన్ని స్కేల్ వద్ద కొలిచే ఆలోచన ఒక ఉదాహరణ. ప్రోగ్రామ్ ప్రమాణాల ప్రకారం, ఇది ఎక్కువ సంఖ్యలో డేటా పాయింట్లను గుర్తిస్తుంది మరియు సిస్టమ్ మరింత క్లిష్టంగా మారుతుంది. సంక్లిష్టమైన ఆకారం యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థ ఉపయోగిస్తున్న సాధారణ డేటా సమితి కాదు. ఈ వ్యవస్థలు వేర్వేరు వేరియబుల్స్ మధ్య విభిన్న స్థాయిల వ్యత్యాసాలను కలిగి ఉన్న డేటా సెట్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, జాతులను వర్గీకరించడంలో, ఇంజనీర్లు ఫీచర్ ఎంపికను ఉపయోగించుకోవచ్చు, అవి చాలా లక్ష్య ఫలితాలను ఇచ్చే వేరియబుల్స్‌ను మాత్రమే అధ్యయనం చేస్తాయి. చార్టులోని ప్రతి జంతువుకు ఒకే సంఖ్యలో కళ్ళు లేదా కాళ్ళు ఉంటే, ఆ డేటా తొలగించబడవచ్చు లేదా ఇతర సంబంధిత డేటా పాయింట్లను సేకరించవచ్చు.
ఫీచర్ ఎంపిక అనేది ఇంజనీర్లు లక్ష్యం వైపు యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థలను నిర్దేశించే వివక్షత ప్రక్రియ. స్కేల్ వద్ద సిస్టమ్స్ నుండి సంక్లిష్టతను తొలగించే ఆలోచనతో పాటు, మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో నిపుణులు "బయాస్ వేరియెన్స్ ట్రేడ్-ఆఫ్" అని పిలిచే అంశాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కూడా ఫీచర్ ఎంపిక ఉపయోగపడుతుంది.
ఫీచర్ ఎంపిక పక్షపాతం మరియు వ్యత్యాస విశ్లేషణకు సహాయపడటానికి కారణాలు మరింత క్లిష్టంగా ఉంటాయి. ఫీచర్ ఎంపిక, బయాస్ వైవిధ్యం మరియు బ్యాగింగ్ పై కార్నెల్ విశ్వవిద్యాలయం నుండి ఒక అధ్యయనం ఫీచర్ ఎంపిక ప్రాజెక్టులకు ఎలా సహాయపడుతుందో వివరించడానికి ఉపయోగపడుతుంది.
రచయితల ప్రకారం, పేపర్ "ఫీచర్ ఎంపిక పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరిచే యంత్రాంగాన్ని పరిశీలిస్తుంది."
అధ్యయనం మరింత పేర్కొంది:
ఫీచర్ ఎంపిక పురోగమిస్తున్నప్పుడు అనుభావిక పక్షపాతం / వ్యత్యాస విశ్లేషణ చాలా ఖచ్చితమైన లక్షణ సమితి అభ్యాస అల్గోరిథం కోసం ఉత్తమ బయాస్-వేరియెన్స్ ట్రేడ్ఆఫ్ పాయింట్‌కు అనుగుణంగా ఉంటుందని సూచిస్తుంది.
బలమైన లేదా బలహీనమైన of చిత్యం యొక్క ఉపయోగాన్ని చర్చించడంలో, రచయితలు ఫీచర్ ఎంపిక గురించి "ఒక వ్యత్యాస తగ్గింపు పద్ధతి" గా మాట్లాడుతారు - మీరు ఇచ్చిన వేరియబుల్‌లో వైవిధ్యం యొక్క మొత్తంగా వ్యత్యాసాన్ని ఆలోచించినప్పుడు ఇది అర్ధమే. వైవిధ్యం లేకపోతే, డేటా పాయింట్ లేదా శ్రేణి తప్పనిసరిగా పనికిరానివి కావచ్చు. చాలా ఎక్కువ వ్యత్యాసం ఉంటే, యంత్ర అభ్యాస వ్యవస్థను నిర్వహించడం కష్టతరమైన ఇంజనీర్లు "శబ్దం" లేదా అసంబద్ధం, ఏకపక్ష ఫలితాలు అని భావించే వాటికి ఇది కేటాయించవచ్చు.
దీని వెలుగులో, మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో ఫీచర్ ఎంపిక డిజైన్ యొక్క ప్రాథమిక భాగం.
