Feature-Selection
ConceptProzess der Auswahl relevanter Merkmale zur Verbesserung der Modellleistung
Die Feature-Selection ist ein wesentlicher Schritt in der ML-Pipeline, bei dem die relevantesten Merkmale für das Modell ausgewählt werden. Durch die Reduktion der Dimensionalität wird das Modell weniger komplex und weniger anfällig für Overfitting. Dieser Prozess verbessert nicht nur die Generalisierungsfähigkeit des Modells, sondern kann auch die Trainingsgeschwindigkeit erhöhen und die Interpretierbarkeit der Ergebnisse verbessern. Die richtige Auswahl von Features ist oft entscheidender für den Modellerfolg als die Wahl des Algorithmus selbst.
Andere Schreibweisen
Merkmalsauswahl, Merkmalselektion