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Was ist Merkmalsauswahl?

Kategorie: Daten und Analytik
Glossareintrag zum Thema: Merkmalsauswahl

Die Merkmalsauswahl, auch Feature Selection genannt, ist ein wichtiger Prozess in der Künstlichen Intelligenz (KI) und im Maschinellen Lernen. Bei der Merkmalsauswahl werden die relevanten Merkmale oder Eigenschaften aus den Eingabedaten ausgewählt und die unwichtigen oder redundanten Merkmale eliminiert. Dieser Prozess trägt dazu bei, die Rechenleistung zu optimieren, Overfitting zu reduzieren und die Genauigkeit der Modelle zu verbessern.

Der Begriff der Merkmalsauswahl stammt aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der Mustererkennung. Er findet Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter Bilderkennung, Spracherkennung, medizinische Diagnose, Finanzanalyse und vielen anderen Anwendungen, in denen große Datenmengen verarbeitet werden.

Synonyme oder verwandte Begriffe für die Merkmalsauswahl sind Feature Selection, Variablenselektion oder Attributauswahl. Diese Begriffe werden häufig synonym verwendet, um den Prozess der Auswahl relevanter Merkmale zu beschreiben und zu betonen, dass dies ein wichtiger Schritt bei der Modellentwicklung ist.

Es ist wichtig, die Merkmalsauswahl von ähnlichen Begriffen wie Feature Extraction zu unterscheiden. Bei der Feature Extraction werden aus den vorhandenen Merkmalen neue, abgeleitete Merkmale erstellt, während bei der Merkmalsauswahl die vorhandenen Merkmale ausgewählt oder eliminiert werden.

In Bezug auf KI und maschinelles Lernen gibt es verschiedene Methoden und Algorithmen, die zur Merkmalsauswahl eingesetzt werden, darunter Filtermethoden, Wrapper-Methoden und Embedded-Methoden. Diese Methoden ermöglichen es, die relevanten Merkmale zu identifizieren und die Modelle entsprechend anzupassen.

Abkürzungen und Akronyme, die im Zusammenhang mit der Merkmalsauswahl verwendet werden, sind FS für Merkmalsauswahl oder auch FS für Feature Selection. Diese Abkürzungen werden häufig in wissenschaftlichen Veröffentlichungen und technischen Berichten verwendet, um auf den Prozess der Merkmalsauswahl zu verweisen.

In der Praxis ist die Merkmalsauswahl ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von KI-Modellen. Sie trägt dazu bei, die Modelle zu optimieren, die Rechenleistung zu verbessern und die Genauigkeit der Vorhersagen zu erhöhen. Daher ist es wichtig, die verschiedenen Methoden und Algorithmen zur Merkmalsauswahl zu verstehen und diese entsprechend in der Modellentwicklung zu berücksichtigen.