La selección de características es el proceso de elegir un subconjunto de características (atributos) para utilizar en un modelo de aprendizaje automático. El objetivo es seleccionar un pequeño conjunto de características que sean las más predictivas de la variable objetivo, sin dejar de ser lo más simple posible.
Hay muchos métodos diferentes para la selección de características, pero el enfoque más común es utilizar una prueba estadística para medir la correlación entre cada característica y la variable objetivo. Las características con la mayor correlación se seleccionan para el modelo.
Otro método popular es utilizar un algoritmo de aprendizaje automático que pueda aprender qué características son las más predictivas de la variable objetivo. Esto se llama a menudo "aprendizaje de características" o "extracción de características".
La selección de características es una parte importante del aprendizaje automático, porque puede ayudar a mejorar la precisión del modelo y reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para entrenar el modelo.
¿Qué es la selección e ingeniería de características?
La selección e ingeniería de características es el proceso de identificar y seleccionar las características más relevantes de un conjunto de datos. Esto se hace a menudo para mejorar el rendimiento de un algoritmo de aprendizaje automático, reduciendo la cantidad de datos que el algoritmo tiene que procesar y aumentando la relación señal-ruido.
Hay muchas técnicas diferentes que se pueden utilizar para la selección e ingeniería de características, pero algunas de las más comunes incluyen:
- Identificar y eliminar las características que están altamente correlacionadas entre sí. Esto puede ayudar a reducir la dimensionalidad del conjunto de datos y mejorar el rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático.
Identificar y eliminar las características que no son relevantes para la tarea en cuestión. Esto puede ayudar a reducir la cantidad de ruido en el conjunto de datos y mejorar el rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático.
Diseñar nuevas características a partir de las existentes. Esto puede ayudar a aumentar la relación señal-ruido en el conjunto de datos y mejorar el rendimiento del algoritmo de aprendizaje automático.
¿Es la reducción de la dimensionalidad lo mismo que la selección de características?
No, la reducción de la dimensionalidad no es lo mismo que la selección de características. La selección de características es un proceso de selección de un subconjunto de características de un conjunto mayor de características, mientras que la reducción de la dimensionalidad es un proceso de reducción del número de características conservando la mayor cantidad de información posible.
¿Qué es la selección de características?
La selección de características es el proceso de selección de un subconjunto de características de un conjunto mayor de características que están disponibles para su uso en un modelo de aprendizaje automático. El escalado de características es el proceso de reescalado de características para que todas estén en la misma escala. Tanto la selección como el escalado de características son pasos importantes del preprocesamiento en el aprendizaje automático.
¿Qué técnicas se emplean en la selección de características?
Hay muchas técnicas que se pueden utilizar para la selección de características, pero algunas de las más comunes son:
- Correlación: Mide la relación entre dos variables y puede utilizarse para identificar qué características son más importantes.
- Chi-cuadrado: Esta prueba se utiliza para averiguar si existe una relación significativa entre dos variables.
- Ganancia de información: Mide la reducción de la entropía (una medida del desorden) cuando se selecciona una característica.
- Impureza de Gini: Mide la pureza de un nodo en un árbol de decisión. Una impureza de Gini más baja indica un nodo más puro y, por tanto, una característica más importante. ¿Cómo se define la selección de características? La selección de características es el proceso de elegir un subconjunto de características para utilizarlas en un modelo, mientras que la ingeniería de características es el proceso de crear nuevas características a partir de datos existentes. La selección de características se utiliza normalmente para mejorar la precisión de un modelo de aprendizaje automático, mientras que la ingeniería de características se utiliza normalmente para mejorar la interpretabilidad de un modelo.