اختيار المميزات

اختيار المميزات أو اختيار الأبعاد أو انتقاء الخصائص[1] هي التقنية التي تستخدم بكثرة في التعلم الآلي لاختيار مجموعة جزئية من المميزات لمجموعة بيانات من أجل بناء نموذج تعليم مستقر.[2][3][4] تساعد علمية اختيار الميزات على إعطاء فهم أوضح للناس حول البيانات عن طريق إخبارهم بالميزات الهامة للبيانات وعلاقتها مع بعضها البعض.

اقرأ أيضاً

مراجع

  1. ↑ معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 68، QID:Q111421033
  2. ↑ Xuan، P.؛ Guo، M. Z.؛ Wang، J.؛ Liu، X. Y.؛ Liu، Y. (2011). "Genetic algorithm-based efficient feature selection for classification of pre-miRNAs". Genetics and Molecular Research. ج. 10 ع. 2: 588–603. DOI:10.4238/vol10-2gmr969. PMID:21491369.
  3. ↑ ArXiv q-bio/0311039 نسخة محفوظة 22 يونيو 2017 على موقع واي باك مشين.
  4. ↑ Roffo، Giorgio؛ Melzi، Simone (سبتمبر 2016). "Features Selection via Eigenvector Centrality" (PDF). NFmcp2016. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2016-11-12. اطلع عليه بتاريخ 2016-11-12.
هذه المقالة صادرة عن Wikipedia. النص متاح تحت رخصة المشاع الإبداعي - الإسناد - الترخيص بالمثل. قد تُطبَّق شروط إضافية على ملفات الوسائط.