بهینه سازی برای انتخاب ویژگی (Optimization for Feature Selection)، در ریاضیات (Mathematics)
انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :
بهینه سازی برای انتخاب ویژگی (Optimization for Feature Selection) :
📌 معرفی
بهینه سازی برای انتخاب ویژگی (Optimization for Feature Selection) به استفاده از تکنیک های بهینه سازی برای یافتن زیرمجموعه ای از ویژگی ها (متغیرها) اشاره دارد که بهترین عملکرد را برای یک مدل یادگیری ماشین دارند. انتخاب ویژگی می تواند باعث کاهش ابعاد، جلوگیری از بیش برازش، افزایش سرعت آموزش، و بهبود تفسیرپذیری مدل شود.
🔧 رویکردهای بهینه سازی برای انتخاب ویژگی
روش های فیلتری (Filter Methods): استفاده از معیارهای آماری (مانند همبستگی، اطلاعات متقابل) برای رتبه بندی ویژگی ها. این روش ها مستقل از مدل هستند و بهینه سازی خاصی انجام نمی دهند.
روش های بسته بندی (Wrapper Methods): جستجوی فضای زیرمجموعه های ویژگی با استفاده از یک الگوریتم جستجو (مانند جستجوی پیشرو، جستجوی پسرو، یا الگوریتم های فراابتکاری مانند GA و PSO) و ارزیابی هر زیرمجموعه با آموزش یک مدل. این روش ها پرهزینه اما مؤثر هستند.
روش های تعبیه شده (Embedded Methods): ترکیب انتخاب ویژگی با فرآیند آموزش مدل. مثال ها:
Lasso (L1 Regularization): با اضافه کردن جریمه
\[ L_1 \]به تابع هزینه، برخی از ضرایب به صفر می روند و عملا ویژگی های متناظر حذف می شوند.
Ridge (L2 Regularization): ضرایب را به صفر نزدیک می کند اما آنها را دقیقا صفر نمی کند.
Elastic Net: ترکیبی از L1 و L2.
