Предисловие
Рубрика «отбор признаков»
Анализ и моделирование футбольных результатов английской Премьер-лиги с использованием методов машинного обучения
2024-10-04 в 10:24, admin, рубрики: feature engineering, naive bayes, random forest, SVM, xgboost, градиентный бустинг, классификация, машинное обучение, отбор признаков, случайный лесОбзор методов отбора признаков
2019-10-08 в 12:00, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Инфосистемы Джет, машинное обучение, отбор признаков
Правильный отбор признаков для анализа данных позволяет:
- повысить качество моделей машинного обучения с учителем и без,
- уменьшить время обучения и снизить требуемые вычислительные мощности,
- а в случае входных данных высокой размерности позволяет ослабить «проклятие размерности».
Оценка важности признаков необходима для интерпретации результатов модели.
Мы рассмотрим существующие методы отбора признаков для задач обучения с учителем и без. Каждый метод проиллюстрирован open source-реализацией на Python, чтобы вы могли быстро протестировать предложенные алгоритмы. Однако это не полная подборка: за последние 20 лет было создано множество алгоритмов, и здесь вы найдёте самые основные из них. Для более глубокого исследования ознакомьтесь с этим обзором.
Читать полностью »
Алгоритм выбора признаков для ДНК-теста
2017-02-17 в 14:53, admin, рубрики: алгоритм, Биотехнологии, Блог компании Genotek, ДНК-тест, Здоровье гика, критерии, мозг, Научно-популярное, отбор признаковВ научном исследовании, как и в любом другом виде осмысленных человеческих занятий, важен план действий. Есть люди, которые занимаются чистой наукой, но это совсем другая история. Когда речь идет о приложении, то есть об использовании научного метода в повседневной жизни, нужна четкая последовательность действий, в соответствии с которой будет работать конвейер. В Genotek занимаются прикладными генетическими исследованиями, анализируют и интерпретируют данные, записанные в ДНК. Наш научный отдел опубликовал статью о том, как выбрать нужные гены и почему результатам анализа этих генов можно верить. Приводим краткое изложение публикации.
