نمایاں انتخاب

مصنف: Roger Morrison
تخلیق کی تاریخ: 24 ستمبر 2021
تازہ کاری کی تاریخ: 21 جون 2024
Anonim
High Density 2022
ویڈیو: High Density 2022

مواد

تعریف - فیچر سلیکشن کا کیا مطلب ہے؟

مشین لرننگ میں ، فیچر کا انتخاب مخصوص متغیرات یا ڈیٹا پوائنٹس کا استعمال ہے تاکہ اس قسم کے جدید ڈیٹا سائنس میں کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ بنایا جاسکے۔


فیچر سلیکشن کو متغیر انتخاب ، وصف انتخاب یا سبسیٹ سلیکشن کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔

مائیکروسافٹ ازور اور مائیکروسافٹ کلاؤڈ کا تعارف | اس گائیڈ کے دوران ، آپ کو معلوم ہوگا کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے اور مائیکروسافٹ ایذور آپ کو بادل سے ہجرت کرنے اور اپنے کاروبار کو چلانے میں کس طرح مدد کرسکتا ہے۔

ٹیکوپیڈیا نے فیچر سلیکشن کی وضاحت کی ہے

خصوصیت کے انتخاب کے ساتھ ، انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدان کسی خاص نظام میں بہت سارے "شور" کو مد نظر رکھتے ہیں۔ خصوصیت کے انتخاب کا استعمال بے کار یا غیر متعلق اعداد و شمار کو ضائع کرنے میں مدد کرتا ہے ، اور یہ کلینگ مشین سیکھنے کے نتائج کو مضبوط بنا سکتی ہے۔ مثال کے طور پر ، ایک سمندری حیاتیات کے منصوبے میں ، محققین صرف ایک یا زیادہ سروے شدہ پرجاتیوں پر کچھ درجہ بندی کی معلومات کو منتخب کرنے کے لئے ، اور دوسرے اعداد و شمار کو ختم کرنے کے لئے فیچر سلیکشن کا استعمال کرسکتے ہیں جو اس منصوبے کا مرکز نہیں ہیں۔

خصوصیت کا انتخاب مختلف اقسام کے اوزاروں کے ساتھ کیا جاسکتا ہے جن میں ویکا ، سککیٹ سیکھنا اور آر شامل ہیں۔ یہ زیادہ درست ماڈل بنانے میں اور عام طور پر مشین سیکھنے کے عمل کو بہتر بنانے میں معاون ثابت ہوسکتا ہے۔ انجینئرز کو زیادہ مناسبات اور دیگر پریشانیوں سے بچنے کے لئے فیچر سلیکشن اور ٹریننگ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنا ہوگا۔ خصوصیت کا انتخاب ٹیموں کو "جہت کی لعنت" سے بچنے میں بھی مدد کرتا ہے ، جو کمپیوٹنگ کے پیچیدہ کارروائیوں میں مخصوص قسم کے اعداد و شمار کی دشواریوں کا ایک مختصر مسئلہ ہے۔