Машинное обучение вики
Advertisement

Последовательный набор признаков не опирается на важности признаков как в обычном отборе, а обучает алгоритм на каждом шаге и находит score сразу для всего подпространства признаков. Дальше будем обозначать подпространство а score полученный на нем . Хотим . Для этого используем следующий алгоритм:

Так как признаки учитываются не по одному а сразу подпространством, то этот алгоритм хорошо обходит проблему похожих признаков. Однако он достаточно медленный, и отбирает признаки по жадному методу, в результате оказывается неоптимальным (хотя единственно оптимальный метод это полный перебор так что это не так страшно).

См. также генетический алгоритм.

Advertisement