attribute selection的意思|示意
[计] 属性选择
attribute selection的用法详解
英语单词attribute selection指的是属性选择，是机器学习中的一种重要的技术，用来从原始特征集合中筛选出实际有意义的特征并使用这些特征来构建一个更好的模型。
属性选择可以根据不同的目标函数选择不同的属性选择方法来完成，一般有三大类：过滤式、包裹式和嵌入式。
过滤式属性选择是指基于特征的某些性质，比如协方差、信息增益、相关系数等，来进行分析、筛选出特征。这种方法不需要训练任何模型，通常比较简单，但也有可能忽略一些有用的特征。
包裹式属性选择则是基于训练一个模型，根据模型的表现来选择合适的特征，如贪心法、回归分析等。包裹式选择可以提高模型的准确率，但运算的开销比较大。
最后，嵌入式属性选择通过嵌入特征选择算法到学习算法中，直接在学习过程中完成特征选择，如LASSO、Ridge等。嵌入式属性选择更加灵活，可以避免过度拟合，但是会增加训练时间。
总之，属性选择是机器学习中一项重要的技术，用于筛选有意义的特征，不同的属性选择方法适用于不同的机器学习问题，在机器学习中需要根据实际问题来判断选择合适的属性选择方法。
attribute selection相关短语
1、 Fast attribute selection 快速属性选择
2、 feature attribute selection 特征属性选择
3、 attribute selection algorithm 属性选择算法
4、 Partition Attribute Selection 划分属性选择
5、 attribute subset selection 属性子集选择
6、 mutil-attribute optimal selection 多属性优选
7、 multi-attribute fuzzy optimal selection 多属性模糊优选
attribute selection相关例句
The choice of attribute selection metric to split has an important impact on the shape and the depth of the resulting decision tree.
在根据入侵规则构造决策树时，所依据的分类属性选择标准对决策树的形状和深度有很大的影响。
The abstract channel model for learning from examples is presented and a new attribute selection measure (channel capacity) is introduced.
本文提出了示例学习的抽象信道模型，引入一个新的特征选择量——信道容量。
We adopt a way of attribute selection based on word entropy, use vectors which are represented by word frequency, and deduce its corresponding Bayesian formula.
我们采用了基于词熵的特征项提取方法，并且使用特征项单词出现频率来表示向量，推导出相应的贝叶斯计算公式。