Suche mittels Attribut

Diese Seite stellt eine einfache Suchoberfläche zum Finden von Objekten bereit, die ein Attribut mit einem bestimmten Datenwert enthalten. Andere verfügbare Suchoberflächen sind die Attributsuche sowie der Abfragengenerator.

Eine Liste aller Seiten, die das Attribut „Kurzfassung“ mit dem Wert „Feature Selection ist ein Prozess, der redundante Features aus Datensätzen entfernt. Das resultiert in kürzeren Trainingszeiten und verbessert die Performance von Machine Learning Modellen, weswegen Feature Selection ein wichtiger Bestandteil von Machine Learning Pipelines ist. Die Berechnung der Feature Importance ist jedoch häufig sehr aufwendig und erfordert das Training von Modellen. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Meta-Learning Ansatz zu entwickeln, um die Wichtigkeit verschiedener Features für ein Klassifikationsproblem vorherzusagen, ohne vorher ein Modell auf den Daten trainiert zu haben. Meta-Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, das sich mit der Vorhersage der Performance von verschiedenen Machine Learning Modellen beschäftigt. Für Vorhersagen dieser Art wird ein Meta-Datensatz benötigt, dessen Einträge inspaniduelle Datensätze repräsentieren, die von Meta-Features charakterisiert werden. Die Zielvariablen eines Meta-Datensatzes sind häufig die Performance-Werte verschiedener Klassifikationsmodelle auf den jeweiligen Datensätzen. Im Rahmen dieser Arbeit sollen Meta-Features erarbeitet und implementiert werden, die nicht nur ganze Datensätze, sondern inspaniduelle Features eines Datensatzes charakterisieren. Als Zielvariablen werden Feature Importance Werte verschiedener Verfahren eingesetzt. Erste Ergebnisse zeigen, dass eine positive Korrelation zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Feature Importance Werten besteht.“ haben. Weil nur wenige Ergebnisse gefunden wurden, werden auch ähnliche Werte aufgelistet.

Hier sind 2 Ergebnisse, beginnend mit Nummer 1.

Attribut: Wert:

Liste der Ergebnisse

Meta-Learning Feature Importance + (Feature Selection ist ein Prozess, der red … Feature Selection ist ein Prozess, der redundante Features aus Datensätzen entfernt. Das resultiert in kürzeren Trainingszeiten und verbessert die Performance von Machine Learning Modellen, weswegen Feature Selection ein wichtiger Bestandteil von Machine Learning Pipelines ist. Die Berechnung der Feature Importance ist jedoch häufig sehr aufwendig und erfordert das Training von Modellen.Ziel dieser Arbeit ist es, einen Meta-Learning Ansatz zu entwickeln, um die Wichtigkeit verschiedener Features für ein Klassifikationsproblem vorherzusagen, ohne vorher ein Modell auf den Daten trainiert zu haben.Meta-Learning ist ein Bereich des maschinellen Lernens, das sich mit der Vorhersage der Performance von verschiedenen Machine Learning Modellen beschäftigt. Für Vorhersagen dieser Art wird ein Meta-Datensatz benötigt, dessen Einträge individuelle Datensätze repräsentieren, die von Meta-Features charakterisiert werden. Die Zielvariablen eines Meta-Datensatzes sind häufig die Performance-Werte verschiedener Klassifikationsmodelle auf den jeweiligen Datensätzen.Im Rahmen dieser Arbeit sollen Meta-Features erarbeitet und implementiert werden, die nicht nur ganze Datensätze, sondern individuelle Features eines Datensatzes charakterisieren. Als Zielvariablen werden Feature Importance Werte verschiedener Verfahren eingesetzt.Erste Ergebnisse zeigen, dass eine positive Korrelation zwischen tatsächlichen und vorhergesagten Feature Importance Werten besteht.esagten Feature Importance Werten besteht.)

Meta-Learning Feature Importance +