अगर आप Feature Extraction बारे मे जानना चाह्ते है तो आप को उससे पेहले Dimensionality Reduction के बारे मे पड लेना चाहिये क्योकि Feature Reduction ओर Feature Selection, Dimensionality Reduction  कि 2 मुख्य Approaches है।

Feature Selection

Feature Selection, उचित या Relevant Feature को Select करने की एक प्रोसेस है जो कि माडल बनाने के लिये use होती है। ईसका उपयोग मुख्य रुप से Machine Learning, Image Processing ओर Pattern Recognition आदि मे किया जाता है। इसे Variable Selection या Attribute Selection के नाम से भि जाना जाता है। 


यह प्रोसेस तब ज्यादा important हो जाति है जब Features कि संख्या बहुत ज्यादा हो। तो एसे मे हम अपने algorithm को ओर अछ्छा बना सकते है इनमे से केवल important ओर relevant फिचर को select करके। इससे हम अपने मशिन के Training ओर Evolution Time को कम कर सकते है।

Feature Selection मुख्य रुप से चार कारणो के लिये Use कि जाति है-


  1. Machine Learning Algorithm को कम समय मे Train किया जा सकता है।
  2. यह माडल कि complexity को कम करने के लिये जिससे माडल को Interpret करना आसान हो।
  3. Dimensionality के प्रभाव को कम करने के लिये
  4. Over-fitting को कम करता है

Feature Selection के लिये Use होने वाली Methods

  1. Filter Method
  2. Wrapper Method
  3. Embedded Method




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