เทคนิคการเลือกและการแยกคุณสมบัติ

เมื่อพูดถึงการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ กระบวนการเลือกและการดึงคุณสมบัติมีบทบาทสำคัญ ในการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ การเลือกและการดึงข้อมูลคุณลักษณะเป็นเทคนิคสำคัญที่มีจุดมุ่งหมายในการเลือกคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องและสำคัญที่สุดจากชุดข้อมูลที่กำหนด หรือแปลงข้อมูลให้เป็นการนำเสนอใหม่ที่เน้นคุณลักษณะที่สำคัญ

ความสำคัญของการเลือกและการดึงคุณสมบัติ

ก่อนที่จะเจาะลึกเทคนิคเฉพาะ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจความสำคัญของการเลือกคุณลักษณะและการดึงข้อมูลในการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ วิธีการเหล่านี้ใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ลดการโอเวอร์ฟิต และบรรเทาคำสาปแห่งมิติ นอกจากนี้ การเลือกคุณลักษณะและการดึงข้อมูลจะช่วยเพิ่มความสามารถในการตีความโมเดล ลดข้อกำหนดด้านการคำนวณ และปรับปรุงลักษณะทั่วไปของข้อมูลใหม่

เทคนิคการเลือกคุณสมบัติ

การเลือกคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการเลือกชุดย่อยของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากชุดคุณลักษณะดั้งเดิมในชุดข้อมูล มีเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์สำหรับการเลือกคุณสมบัติ:

• วิธีการกรอง:วิธีการเหล่านี้จะประเมินความเกี่ยวข้องของคุณลักษณะตามคุณสมบัติทางสถิติ เช่น ความสัมพันธ์ ข้อมูลร่วมกัน หรือสถิติไคสแควร์ คุณสมบัติได้รับการจัดอันดับหรือเลือกตามคะแนน และชุดย่อยของคุณสมบัติจะถูกเลือกสำหรับการฝึกโมเดล
• วิธีการของ Wrapper:ในวิธีการของ Wrapper การเลือกคุณสมบัติจะถือเป็นปัญหาในการค้นหา โดยที่ชุดย่อยของคุณสมบัติที่แตกต่างกันจะได้รับการประเมินโดยการฝึกโมเดลและการวัดประสิทธิภาพของโมเดล กระบวนการทำซ้ำนี้ช่วยในการระบุชุดย่อยของคุณสมบัติที่ดีที่สุดสำหรับโมเดล
• วิธีการแบบฝัง:วิธีการเหล่านี้รวมการเลือกคุณสมบัติเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการฝึกอบรมโมเดล เทคนิคต่างๆ เช่น LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) และความสำคัญของคุณลักษณะตามแผนผังการตัดสินใจเป็นตัวอย่างของวิธีการเลือกคุณลักษณะแบบฝัง

เทคนิคการแยกคุณสมบัติ

การแยกคุณลักษณะเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนคุณลักษณะดั้งเดิมให้เป็นชุดคุณลักษณะใหม่ โดยทั่วไปจะมีมิติลดลงหรือพลังการนำเสนอที่ได้รับการปรับปรุง เทคนิคการแยกคุณสมบัติทั่วไปบางประการในการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ ได้แก่ :

• การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA): PCA เป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการลดขนาดเชิงเส้น โดยจะระบุทิศทาง (องค์ประกอบหลัก) ที่จับความแปรปรวนของข้อมูลมากที่สุด และฉายภาพคุณลักษณะดั้งเดิมบนส่วนประกอบเหล่านี้
• การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น (LDA): LDA เป็นเทคนิคการลดขนาดที่มีการดูแลซึ่งมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความสามารถในการแยกระหว่างข้อมูลประเภทต่างๆ สูงสุดในขณะที่ลดขนาดลง
• t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE): t-SNE เป็นเทคนิคการลดขนาดแบบไม่เชิงเส้นซึ่งมีประสิทธิผลโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงภาพข้อมูลมิติสูงในพื้นที่มิติต่ำ ในขณะที่ยังคงรักษาโครงสร้างเฉพาะที่ไว้

บทบาทของคณิตศาสตร์และสถิติ

คณิตศาสตร์และสถิติมีบทบาทสำคัญในการทำความเข้าใจและการนำเทคนิคการเลือกคุณลักษณะและการแยกข้อมูลไปใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ แนวคิดทางสถิติ เช่น การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ และการแจกแจงความน่าจะเป็น มีความสำคัญอย่างยิ่งในการประเมินความเกี่ยวข้องของคุณลักษณะต่างๆ และการเลือกวิธีการที่เหมาะสมสำหรับการเลือกคุณลักษณะ นอกจากนี้ พีชคณิตเชิงเส้นและเทคนิคการหาค่าเหมาะที่สุดยังจำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจและการใช้วิธีการลดขนาด เช่น PCA และ LDA

บทสรุป

การเลือกและการดึงคุณสมบัติเป็นองค์ประกอบที่ขาดไม่ได้ของการเรียนรู้ของเครื่องทางคณิตศาสตร์ ซึ่งนำเสนอวิธีในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล ลดการติดตั้งมากเกินไป และเพิ่มความสามารถในการตีความ ด้วยการใช้ประโยชน์จากการผสมผสานหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ผู้ปฏิบัติงานสามารถใช้เทคนิคเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพและดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูล