Kaip suprasti, kada sustoti požymių atranką?

Ypatybių pasirinkimą patartina sustabdyti, kai tolesnis ypatybių išskyrimas ar pridėjimas nebeteikia modelio kokybės pagerėjimo arba pradeda ją bloginti. Paprastai tai grindžiama kokybės metrikomis (pvz., tikslumu, F1, ROC-AUC) validacijos rinkinyje. Jei po ypatybių pasirinkimo žingsnio:

• metrika nepagerėja,
• arba pagerėjimas yra nereikšmingas,
• arba modelis tampa pernelyg sudėtingas,

tai signalas sustoti.

Taip pat svarbu apsvarstyti pusiausvyrą tarp našumo ir sudėtingumo: per daug ypatybių gali sukelti permokymąsi ir padidinti mokymo/predikcijos laiką.

Pavyzdys: naudojant rekursinį ypatybių pašalinimą (RFE), galima sustoti, kai validacijos metrika pasiekia maksimumą arba pradeda mažėti.