Model üçün 10 min xüsusiyyət necə seçilir?

Model üçün 10 min xüsusiyyətin seçilməsi, məlumatların tamlığı ilə hesablama səmərəliliyi arasında balans tələb edən bir vəzifədir. Əsas yanaşmalar:

1. Filtrləmə metodları — statistik metriklər (korelasiya, qarşılıqlı məlumat, ANOVA) əsasında xüsusiyyətlərin qiymətləndirilməsi. Sürətli, lakin xüsusiyyətlər arasındakı qarşılıqlı əlaqələri nəzərə almır.

2. Qapı metodları — model istifadə edərək xüsusiyyətlərin əhəmiyyətini qiymətləndirir (məsələn, rekursiv xüsusiyyət seçimi, RFE). Daha dəqiq, lakin vaxt tələb edir.

3. Daxili metodlar — tənzimləmə (L1, ElasticNet) ilə modellər, öyrənmə zamanı xüsusiyyətləri özləri seçir.

4. Ölçü azaldıcı metodlar — PCA, t-SNE, autoencoder-lər xüsusiyyətləri daha sıx bir məkana çevirmək üçün.

Praktik yanaşma:

• Əvvəlcə, xam filtrasiya üçün filtr metodlarından istifadə edin (məsələn, aşağı dispersiya və ya yüksək korelasiya ilə xüsusiyyətləri çıxarın).
• Sonra, daha incə seçim üçün daxili və ya qapı metodlarından istifadə edin.
• Əgər lazım olsa, ölçü azaldıcı metodları tətbiq edin.

Sklearn istifadə edərək L1 tənzimləməsi ilə xüsusiyyət seçimi nümunəsi:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

model = LogisticRegression(penalty='l1', solver='saga', max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)
selector = SelectFromModel(model, prefit=True)
X_selected = selector.transform(X_train)
print(f'Seçilən xüsusiyyətlər: {X_selected.shape[1]}')

Məlumatların və vəzifənin xüsusiyyətlərini nəzərə almaq, uyğun seçim metodunu seçmək üçün vacibdir.