Definición: ¿Qué significa la selección de funciones?
En el aprendizaje automático, la selección de características es el uso de variables o puntos de datos específicos para maximizar la eficiencia en este tipo de ciencia de datos avanzada.
La selección de características también se conoce como selección de variables, selección de atributos o selección de subconjuntos.
Techinfo explica la selección de funciones
Con la selección de funciones, los ingenieros y científicos de datos pueden desconectar gran parte del "ruido" en un sistema dado. El uso de la selección de funciones ayuda a descartar datos redundantes o irrelevantes, y esta selección puede fortalecer los resultados del aprendizaje automático. Por ejemplo, en un proyecto de biología marina, los investigadores podrían usar la selección de características para seleccionar solo cierta información de clasificación sobre una o más especies estudiadas y eliminar otros datos que no sean fundamentales para el proyecto.
La selección de funciones se puede realizar con varios tipos de herramientas, incluidas Weka, Scikit-learn y R. Esto puede ayudar a crear modelos más precisos y, en general, mejorar los procesos de aprendizaje automático. Los ingenieros tienen que trabajar con la selección de funciones y los datos de entrenamiento para evitar el sobreajuste y otros problemas. La selección de características también ayuda a los equipos a evitar la “maldición de la dimensionalidad”, que es una forma abreviada de ciertos tipos de problemas de datos en operaciones informáticas complejas.