
Извлечение и отбор связанных признаков 205
Извлечение и отбор связанных признаков
Извлечение и отбор признаков помогает нам брать необработанные дан-
ные и создавать подходящие подмножества и формат для обучения наших
моделей. Это важный этап, который при правильном выполнении приво-
дит к ML, дающему более точные прогнозы.
Извлечение и отбор признаков
Извлечение признаков (feature extraction) – это способ переместить боль-
шие объемы данных и атрибутов в набор репрезентативных описатель-
ных атрибутов. Процесс выводит числовые значения (признаки) для от-
личительных характеристик или шаблонов во входных данных, чтобы по
этим признакам мы могли ...