Unsupervised learning 如何特徵挑選
2022/12/27 下午 05:44
機器學習共學討論版
Will
觀看數：18
回答數：1
收藏數：0
feature selection
anomaly detection
unsupervised learning
您好 最近一個專案是使用unsupervised 的方式做 anomaly detection，但在一百多個特徵中，由於沒有anomaly labeles，所以無法知道特徵怎麼挑選比較好？請問有什麼建議嗎？謝謝
回答列表
-
2023/01/12 下午 00:39王健安贊同數：0不贊同數：0留言數：0
Will 您好， 由於 Unsupervised Learning 沒有標準答案， 主要是透過特徵之間關係將資料有效分開， 因此並沒有一個絕對標準判斷哪些特徵組合出來的結果是最好的， 但還是可透過以下方法間接選擇合適的特徵： 1. 類別型特徵是一定要放的，換個角度想它們其實已經分好群別了。 2. 使用假設檢定判斷哪些連續變數適合放入。 另外如您有使用 PCA 降維的話， PCA 最終結果會有每個特徵轉換成主成分的係數， 先從第一主成分開始挑出當中係數比較大的特徵作為有效特徵。 Reference：https://www.jmlr.org/papers/volume5/dy04a/dy04a.pdf