Тема 6. Методи відбору признаків та формування датасетів для тренування

3. Методи відбору признаків

Методи відбору признаків

1. Фільтраційні методи (Filter Methods)

2. Обгорткові методи (Wrapper Methods)

3. Вбудовані методи (Embedded Methods)

Проблема відбору ознак є однією з ключових у машинному навчанні, оскільки від кількості та якості використаних характеристик залежить як точність, так і узагальнювальна здатність моделі. У реальних умовах дані часто містять сотні або навіть тисячі потенційних ознак, серед яких значна частина є надлишковою, слабоінформативною чи високо корельованою. Використання таких ознак призводить до зростання обчислювальних витрат, збільшення ризику переобучення та ускладнення інтерпретації результатів. Відбір ознак дозволяє усунути ці недоліки, зберігши лише найбільш інформативні параметри, що підвищує ефективність навчання і робить моделі більш стійкими.

У науковій літературі та практиці розробки систем машинного навчання прийнято виділяти три основні групи методів відбору: фільтраційні (filter methods), обгорткові (wrapper methods) та вбудовані (embedded methods). Кожна з них ґрунтується на власних принципах і має специфічні переваги та обмеження, що визначають доцільність застосування залежно від задачі та доступних ресурсів.