Jegykiválasztás

Kapcsolódó fogalmak: 
relevancia
Kapcsolódó fogalmak: 
túlilleszkedés
Kapcsolódó fogalmak: 
ellenőrzött tanulás
Kapcsolódó fogalmak: 
Bayes-osztályozó
Kapcsolódó fogalmak: 
heurisztika
Kapcsolódó fogalmak: 
mohó lokális keresés
Kapcsolódó fogalmak: 
szupport vektor gép
Kapcsolódó fogalmak: 
feltételes valószínűség-eloszlás
Kapcsolódó fogalmak: 
Markov-takaró
Kapcsolódó könyvfejezetek: 
19.4. Tanulás releváns információ alapján
Rövid szöveges bemutatás: 
A jegykiválasztás a gépi tanulás és a statisztika terén használt technika, melynek célja a releváns jegyek halmazának kiválasztása. A jegykiválasztás alapvetően befolyásolja egy probléma kezelhetőségét, a megoldás erőforrásigényét. Egyfelől a bemeneti jegyek (változók) terének dimenziócsökkentése, másfelől a kiválasztott változók relevanciája által. Egyszerűbben fogalmazva, nem közömbös, hogy hány jegy kerül kiválasztásra, és ezek megfelelőek-e, azaz jól megragadható-e velük az adott probléma. A cél minél kevesebb és a problémát minél jobban körülhatároló jegyek kiválasztása. A tárgyterületek jelentős hányadánál akár több száz vagy több ezer bemeneti jegy is előfordulhat, ennél fogva például egy tanuló algoritmus alkalmazhatóságát alapvetően meghatározza, hogy alkalmazunk-e jegykiválasztást. Értelemszerűen más lesz a tanulás sebessége, ha például tíz releváns jegy alapján történik vagy ha több száz jegyből indul ki, melyek egy része irreleváns.