Riepilogo

Riduzione della dimensionalità in R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Capitolo 1 - Riduzione dimensionale, informazione delle feature

• Informazione: valori mancanti, bassa varianza e correlazione
• Information gain e importanza delle feature
• Maledizione della dimensionalità

Capitolo 2 - Selezione di feature non supervisionata

• Selezione vs. estrazione di feature
• Selezione non supervisionata:
  • filtro per quota di valori mancanti
  • filtro a bassa varianza
  • filtro di correlazione
• Step delle recipe tidymodels

Selezione di feature

Estrazione di feature

Capitolo 3 - Selezione di feature supervisionata

• Ripasso del model building con tidymodels
• Metodi supervisionati di selezione: lasso regression, random forest
• Valutazione delle prestazioni del modello ridotto

Capitolo 4 - Estrazione di feature

• Componenti principali e vettori caratteristici
• Analisi delle componenti principali (PCA)
• t-SNE
• UMAP

Complimenti!

Riduzione della dimensionalità in R