tgoop.com/ds_interview_lib/788
Last Update:
Что такое методы выбора признаков и какие они бывают
Существует два основных метода для выбора признаков: фильтровые и обертки.
1. Фильтровые методы:
🔹 Линейный дискриминантный анализ (LDA)
🔹 ANOVA (дисперсионный анализ)
🔹 Хи-квадрат
Эти методы направлены на выбор признаков на основе статистических тестов, таких как анализ различий между группами данных.
2. Методы обертки:
🔸 Прямой отбор (Forward Selection): тестируем каждый признак по очереди и добавляем их до тех пор, пока не получим хорошую модель.
🔸 Обратный отбор (Backward Selection): начинаем с всех признаков и последовательно исключаем их, чтобы найти оптимальный набор.
🔸 Рекурсивное исключение признаков (Recursive Feature Elimination): анализирует взаимодействие признаков и исключает наименее важные.
Методы обертки требуют больше вычислительных ресурсов, так как они предполагают многократные прогоны модели с разными наборами признаков.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Share with your friend now:
tgoop.com/ds_interview_lib/788