Отбор компонент. Исключение наименее значимых признаков

Отбор компонент. Исключение наименее значимых признаков Это видео посвящено процессу исключения наименее значимых признаков при отборе компонент. Исключение наименее значимых признаков – простой, но эффективный способ отбора компонент, позволяющий уменьшить размерность данных и повысить эффективность модели. Мы покажем, как оценивать значимость признаков, какие критерии использовать для исключения наименее значимых признаков, и как оценить влияние исключения на качество модели. Вы узнаете о различных методах оценки значимости признаков, таких как p-значения и коэффициенты регрессии. Исключение наименее значимых признаков – важный шаг при подготовке данных к машинному обучению. #анализ_главных_компонент