Tiếng Việt 
English 
Русский 
简体中文 
Português do Brasil 
Français 
Español 
Türkçe 
Polski 
한국어 
Nederlands 
Italiano 
日本語 
Eesti 
Čeština 
മലയാളം 
Bahasa Melayu 
हिन्दी 
اردو 
Bahasa Indonesia 
Web an toànLựa chọn tính năng là quá trình chọn một tập hợp con các tính năng của dữ liệu để làm cho thuật toán trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn. Nó thường được sử dụng trong Machine Learning như một cách để cải thiện độ chính xác của các mô hình dự đoán. Việc lựa chọn tính năng làm giảm độ phức tạp của mô hình và làm cho nó hiệu quả hơn và dễ diễn giải hơn.
Ở dạng đơn giản nhất, lựa chọn tính năng là phương pháp chọn một tập hợp con các tính năng từ một tập dữ liệu nhất định. Quá trình này bao gồm việc lựa chọn các tính năng phù hợp nhất với nhiệm vụ hiện tại và loại bỏ những tính năng không liên quan. Ví dụ: nếu bạn đang cố gắng phát hiện hình ảnh của mèo trong tập dữ liệu hình ảnh thì các đặc điểm phù hợp nhất sẽ là những đặc điểm liên quan đến mèo (ví dụ: màu lông, hình dạng tai, v.v.).
Có một số cách tiếp cận để lựa chọn tính năng có thể được sử dụng, chẳng hạn như phương thức lọc, phương thức bao bọc, phương thức nhúng và phương thức kết hợp. Các phương pháp lọc liên quan đến việc đánh giá các tính năng của tập dữ liệu theo một số liệu, chẳng hạn như mối tương quan và chọn những tính năng có mối tương quan cao nhất. Phương pháp bao bọc liên quan đến việc sử dụng thuật toán dự đoán để đánh giá các tính năng, trong khi phương pháp nhúng liên quan đến việc sử dụng thuật toán để học từ các tính năng trong quá trình đào tạo. Các phương pháp kết hợp liên quan đến việc sử dụng nhiều kỹ thuật lựa chọn tính năng, chẳng hạn như phương pháp lọc và trình bao bọc, được kết hợp.
Lựa chọn tính năng có một số lợi thế. Nó cho phép tạo ra các mô hình hiệu quả hơn và giải thích kết quả dễ dàng hơn. Đó cũng là một cách giúp ngăn chặn vấn đề trang bị quá mức, xảy ra khi một mô hình quá phức tạp đến mức nó không thể đưa ra dự đoán chính xác về dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây.
Tóm lại, lựa chọn tính năng là một quy trình được sử dụng trong Machine Learning bao gồm việc chọn một tập hợp con các tính năng từ một tập dữ liệu nhất định. Đó là một cách để giảm độ phức tạp và quá phù hợp cũng như tạo ra các mô hình hiệu quả và dễ hiểu hơn.
