Исключение нерелевантных функций в задаче распознавания образов играет важную роль в поддержании более простой модели машинного обучения и оптимизации вычислительной эффективности. В настоящее время с появлением крупномасштабных наборов данных выбор признаков пользуется большим спросом, поскольку он становится центральной проблемой при работе с многомерными наборами данных. Настоящее исследование обеспечивает новую меру значимости признаков с использованием метода анализа чувствительности (SA). Идеи статьи в основном демонстрируются на основе использования модели FNN для выбора признаков в задачах классификации. Но в конце обсуждается структура обобщения, чтобы дать представление об использовании в задачах регрессии.
Рунушкина О.Р., Тирский Б.Д. (науч. рук. Муромцев Д.И.) МЕТОД ВЫБОРА ПРИЗНАКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ДИСПЕРСИИ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/10532